【摘 要】
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材料环境腐蚀野外站数据涵盖了地理数据、气候数据、气象数据、污染物数据和材料失效数据等,具有全数据要素的特点。腐蚀野外站数据管理系统的建设与材料失效数据积累、数据挖掘及数据应用对于材料研究与开发、装备制造与应用、工程设计与运维等均具有重要的基础支撑与实践指导作用。但是目前,各腐蚀野外站通过技术服务、课题研究及企业合作生产的部分“孤岛式”数据仍然没有得到广泛的社会服务与深度的数据挖掘。本文针对这一现状
【基金项目】
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国家自然科学基金（51133009）复杂条件下有机高分子材料老化失效基本规律和防护新方法研究; 科技部基础平台专项（2005DKA10400-2012Z50）高铁材料在我国大气环境的腐蚀规律及环境腐蚀分级分类研究
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材料环境腐蚀野外站数据涵盖了地理数据、气候数据、气象数据、污染物数据和材料失效数据等,具有全数据要素的特点。腐蚀野外站数据管理系统的建设与材料失效数据积累、数据挖掘及数据应用对于材料研究与开发、装备制造与应用、工程设计与运维等均具有重要的基础支撑与实践指导作用。但是目前,各腐蚀野外站通过技术服务、课题研究及企业合作生产的部分“孤岛式”数据仍然没有得到广泛的社会服务与深度的数据挖掘。本文针对这一现状,以材料环境腐蚀野外站与材料失效数据为研究对象,开展以下三个方面的工作:（1）材料失效数据平台的设计与开发;（2）基于碳钢材料腐蚀数据的集成算法模型的构建;（3）基于低密度聚乙烯（LDPE）材料失效数据的环境失效风险等级模糊识别模型的构建。该工作可为腐蚀野外站数据服务提供多元化的渠道与技术指导。论文的研究内容与主要结论如下:1.以腐蚀野外站为对象,采用Postgre SQL9.3作为底层数据库管理系统,以MVC设计模式进行腐蚀野外站材料失效数据平台开发,构建了从用户端到服务器数据端的体系结构,涵盖展示层、服务层、业务处理层与存储层。通过多维度数据平台表格设计,建立了数据管理维护功能,实现各级用户对材料失效与环境监测信息的上传、更新、维护、下载与在线浏览、数据查询等功能。采用三维场景技术直观生动地重构了试验站真实场景,在三维场景中同时可显示试验站的多组对象信息。2.在普通碳钢腐蚀预测模型中,遗传算法对随机森林中决策树的深度和棵数进行组合优选,有效提高了随机森林模型的泛化性和预测性能。调优后的随机森林赋予了全因素下特征变量权重,实现了多维特征变量降维。随机森林初始的腐蚀预测结果和其选取的重要特征变量作为BP神经网络的输入变量可进一步提高模型的预测精度。使用均方根差RMSE和决定系数R~2两个指标对最终预测结果进行了评价,结果显示神经网络、随机森林、集成算法的RMSE和R~2依次为0.0240、0.0222、0.0121和0.9339、0.9435、0.9832。从而得出结论:集成算法腐蚀预测模型具有泛化性更好、鲁棒性更高、预测结果更为精确的能力。3.在全国12个腐蚀野外站开展LDPE材料3个月、6个月、12个月、18个月、24个月、36个月的暴晒试验,测试拉伸强度、断裂伸长率、弯曲强度、冲击强度、黄色指数、羰基指数、表面裂纹面积比等七个性能表征参数。根据因子得分将腐蚀野外站的LDPE老化等级分为5级,将影响LDPE老化的环境因素划分为温度、辐照、氧、水等四个一级环境因素以及日最高温度积温（≥40℃）、日最高温度积温（35℃-39℃）、日最高温度积温（30℃-34℃）、日最高温度积温（20℃-29℃）、总太阳辐照度、日照时间、相对湿度、降雨量、降雨天数和空气压力等十个二级环境因素,进而构建环境因素之间的判断矩阵、计算各环境因素的相对权重系数,并且基于这些环境因素的划分与权重系数来构建模糊识别模型。利用该模型可有效进行LDPE老化等级评判并绘制中国大陆地区的LDPE老化等级图,揭示LDPE在吐鲁番和库尔勒这两个毗邻的沙漠气候腐蚀野外站之间的老化差异性。
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