题目：基于神经网络的高强铝合金点腐蚀坑扩展行为研究

高强铝合金是我国现役飞机的主要结构材料之一。但是在沿海或内陆湿热环境下，氯化物等有害物质使高强铝合金材料极易发生腐蚀，严重降低了飞机的使用寿命。因此深入研究典型腐蚀环境下飞机高强铝合金材料的点腐蚀坑扩展行为，不仅具有重要的理论意义，而且具有重大的工程实践意义。本文以2024和7B04两种典型高强铝合金为研究对象，在3.5% NaCl溶液和3.5% NaCl中性盐雾环境下，进行了整体腐蚀和局部腐蚀实验。利用三维立体显微镜、扫描电子显微镜和金相显微镜等设备对实验试样的腐蚀损伤表面、腐蚀坑前缘微观形貌和腐蚀坑截面进行了观测，获得了腐蚀损伤数据和数码图像，并讨论了两种高强铝合金材料在不同腐蚀条件下的腐蚀前缘微观特征、腐蚀扩展规律和机理。结果表明：在3.5% NaCl溶液和3.5%中性盐雾环境下7B04铝合金的耐蚀性优于2024铝合金。2024铝合金的点腐蚀坑为底切型，坑底为片层状形貌；7B04铝合金腐蚀坑为椭圆型，坑底为块状形貌。两种铝合金的腐蚀坑底部均出现了腐蚀微裂纹及缺陷。局部腐蚀程度比整体腐蚀轻微。2024铝合金局部腐蚀区域出现整体凹陷和少量腐蚀坑。腐蚀坑形状为条状，方向与板材晶粒走向一致。腐蚀坑位置一般出现在腐蚀区域边缘和包铝层附近。7B04铝合金没有出现腐蚀坑。腐蚀区域表面呈细小颗粒状，随着腐蚀时间的延长逐渐平滑。研究了人工神经网络原理、分形理论、MATLAB软件平台及编程语言，并将其与腐蚀研究相结合，基于计算机高级语言程序，提出了一套包括腐蚀形貌图像处理、分形维数计算、神经网络构建、腐蚀数据归一化、网络参数优化和腐蚀模拟预测等多项技术的铝合金材料腐蚀分析预测方法。研究构建了多个3层结构的BP神经网络预测模型，根据经验公式和误差最小化原则确定隐层神经元数目，隐层与输出层之间选用logsig传递函数，将实验得到的样本数据归一化到（0，1）区间后，对网络模型进行反复训练和网络优化。达到了根据腐蚀环境、温度、时间等腐蚀条件预测铝合金材料的腐蚀坑深度、腐蚀坑开口面积、腐蚀坑截面轮廓分形维数等关键腐蚀参数的目的，所编制的神经网络预测模型预测精度达到了85％。