本發(fā)明涉及一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，本方法可以對產(chǎn)品關(guān)鍵表面特征在動(dòng)態(tài)自然環(huán)境中的退化過程做出準(zhǔn)確的預(yù)測，可以定量估計(jì)表面改性工藝在不同環(huán)境下的適應(yīng)能力，基于該適應(yīng)能力的強(qiáng)弱實(shí)現(xiàn)對表面改性工藝可靠性的評價(jià)。該方法適用于工藝可靠性評價(jià)、維修決策等技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

表面改性工藝是一類常見的改善產(chǎn)品表面特性的工藝方法，它是采用化學(xué)的、物理的方法改變材料或工件表面的化學(xué)成分或組織結(jié)構(gòu)以提高產(chǎn)品零件或材料性能的一項(xiàng)技術(shù)。它能夠通過賦予產(chǎn)品表面耐高溫、防腐蝕、耐磨損、抗疲勞等新的特性來提高產(chǎn)品的可靠性。表面改性工藝的可靠性是指經(jīng)過表面改性工藝加工的產(chǎn)品能否在規(guī)定的時(shí)間，規(guī)定的條件下實(shí)現(xiàn)其規(guī)定的功能的能力。對表面改性工藝進(jìn)行合理的工藝可靠性評價(jià)能夠確保工藝選擇的合理性，提高工藝與使用環(huán)境的匹配程度，進(jìn)而能夠提高產(chǎn)品的可靠性等。因此，工藝可靠性評價(jià)方法的優(yōu)劣對產(chǎn)品質(zhì)量意義重大。

目前國內(nèi)外研究人員對制造工藝的評價(jià)方法較多，但缺乏從產(chǎn)品實(shí)際使用環(huán)境出發(fā)，基于環(huán)境效應(yīng)對表面改性工藝做出評價(jià)的研究。在實(shí)際的工程應(yīng)用當(dāng)中，產(chǎn)品在不同的工作環(huán)境中的失效速度相差較大，這就需要針對不同的環(huán)境選擇不同的工藝方法。表面完整性作為產(chǎn)品表面綜合能力的重要特征，它的退化程度能夠體現(xiàn)了產(chǎn)品表面的損傷程度，忽略環(huán)境效應(yīng)對產(chǎn)品表面完整性的影響，極易造成產(chǎn)品過早失效，無法完成其規(guī)定的功能。因此，探索考慮環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法具有十分重要的意義，并且目前關(guān)于這方面的研究較為薄弱，本發(fā)明提供了一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出了基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，它是基于環(huán)境效應(yīng)，從表面改性工藝在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的適應(yīng)能力為出發(fā)點(diǎn)對表面改性工藝的可靠性做出定量評估的方法。首先需要分析產(chǎn)品的失效模式、失效機(jī)理與使用環(huán)境三者之間的關(guān)系，確定關(guān)鍵表面完整性特征與敏感環(huán)境應(yīng)力。然后對表面改性后的產(chǎn)品施加敏感環(huán)境應(yīng)力，檢測并記錄產(chǎn)品表面完整性特征的退化數(shù)據(jù)，同時(shí)監(jiān)測并記錄實(shí)驗(yàn)期間的環(huán)境應(yīng)力，直至關(guān)鍵表面完整性特征退化至失效閾值，結(jié)束實(shí)驗(yàn)。然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立表面完整性特征的退化預(yù)測模型。然后將新的環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)及產(chǎn)品關(guān)鍵表面完整性特征的檢測數(shù)據(jù)帶入訓(xùn)練好的預(yù)測模型，獲得該環(huán)境應(yīng)力作用下表面完整性特征的退化數(shù)據(jù)。結(jié)合關(guān)鍵表面完整性特征的失效閾值，利用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型，計(jì)算動(dòng)態(tài)環(huán)境應(yīng)力作用下，關(guān)鍵表面完整性特征值大于失效閾值的概率，以其作為基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)。

(1)發(fā)明目的

合理的工藝可靠性評價(jià)能夠確保工藝選擇的合理性，提高工藝與使用環(huán)境的匹配程度，進(jìn)而能夠提高產(chǎn)品的可靠性。在實(shí)際的工程應(yīng)用當(dāng)中，環(huán)境效應(yīng)不僅會影響產(chǎn)品表面的退化過程，同時(shí)也對表面改性工藝技術(shù)起到了篩選的作用，它能夠直觀地體現(xiàn)出環(huán)境與工藝的匹配程度。忽視環(huán)境效應(yīng)對產(chǎn)品的影響會導(dǎo)致產(chǎn)品無法完成規(guī)定的功能，降低產(chǎn)品的使用壽命。目前缺乏從環(huán)境效應(yīng)角度出發(fā)對表面改性工藝進(jìn)行評價(jià)的方法。基于此本發(fā)明提供了一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，是一種直觀簡便、操作性強(qiáng)，能夠?qū)Χ勘碚鞅砻娓男怨に噷Νh(huán)境適應(yīng)能力的工藝可靠性評價(jià)方法。

(2)技術(shù)方案

本發(fā)明是一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法。通過分析產(chǎn)品的失效模式、失效機(jī)理與環(huán)境應(yīng)力的關(guān)系，確定關(guān)鍵表面完整性特征與敏感環(huán)境應(yīng)力。利用表面完整性特征的退化數(shù)據(jù)與敏感環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得退化預(yù)測模型。利用動(dòng)態(tài)環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)與表面完整性特征的檢測數(shù)據(jù)對產(chǎn)品表面完整性特征的退化過程進(jìn)行預(yù)測。結(jié)合預(yù)測數(shù)據(jù)與應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型，通過計(jì)算動(dòng)態(tài)環(huán)境應(yīng)力作用下，關(guān)鍵表面完整性特征值大于失效閾值的概率，實(shí)現(xiàn)對基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝的評價(jià)，具體方法流程見圖1。

本發(fā)明一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，具體步驟如下：

步驟一：關(guān)鍵表面完整性特征及敏感環(huán)境應(yīng)力分析；分析產(chǎn)品在自然環(huán)境下的典型失效模式，根據(jù)其失效機(jī)理確定產(chǎn)品的關(guān)鍵表面完整性特征ci，其中i＝1，2，3，…，它表示有i類關(guān)鍵表面完整性特征，例如但不限于硬度、粗糙度、結(jié)合強(qiáng)度等；基于環(huán)境應(yīng)力對關(guān)鍵表面完整性特征退化過程的敏感程度，確定其敏感環(huán)境應(yīng)力sl，其中l(wèi)＝1，2，3，…,它表示有l(wèi)種敏感環(huán)境應(yīng)力，例如但不限于海水環(huán)境中的溫度應(yīng)力st、ph值sp、溶解氧sd、鹽度ss、氧化還原電位sopr等環(huán)境應(yīng)力；

步驟二：關(guān)鍵表面完整性特征退化實(shí)驗(yàn)；檢測表面改性后的產(chǎn)品在自然環(huán)境當(dāng)中的退化過程，并記錄其退化數(shù)據(jù)；具體實(shí)驗(yàn)方法為首先檢測產(chǎn)品未退化時(shí)各關(guān)鍵表面完整性特征，然后每隔退化時(shí)間δt對其特征ci進(jìn)行一次測量，直至其特征退化至失效閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)束，同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測敏感環(huán)境應(yīng)力并記錄數(shù)據(jù)cij，cij表示第i類關(guān)鍵表面完整性特征的第j次檢測數(shù)據(jù)；

步驟三：退化預(yù)測模型的建立；利用產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)向量，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的每一個(gè)樣本向量的形式為：

x＝[s1j，s2j，s3j，…，snj，c1j，c2j，c3j，…，cij]，

其中：x表示樣本向量，

n＝1，2，3，…,表示有n種敏感環(huán)境應(yīng)力，[s1j，s2j，s3j，…，snj，c1j，c2j，…，cij]表示n類環(huán)境應(yīng)力第j次的監(jiān)測值與i類關(guān)鍵表面完整性特征的第j次的監(jiān)測值構(gòu)成的一個(gè)樣本向量；輸出層的每一個(gè)樣本向量為y＝[c1j，c2j，c3j，…，cij]，i＝1，2，3，…；j＝1，2，3，…它表示對i類關(guān)鍵表面完整性特征的第j次檢測數(shù)據(jù)；結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立基于環(huán)境效應(yīng)的表面完整性特征的退化預(yù)測模型，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直至精度符合要求，獲得預(yù)測模型；

步驟四：動(dòng)態(tài)環(huán)境下的關(guān)鍵表面完整性特征的退化預(yù)測；將新的敏感環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵表面完整性特征的退化初始值帶入退化預(yù)測模型，計(jì)算該環(huán)境當(dāng)中表面完整性特征的退化預(yù)測數(shù)據(jù)；

步驟五：評價(jià)指標(biāo)的計(jì)算；結(jié)合應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型，以表面完整性特征的失效閾值作為強(qiáng)度，以表面完整性特征的檢測值作為應(yīng)力，計(jì)算動(dòng)態(tài)環(huán)境效應(yīng)作用下，關(guān)鍵表面完整性特征值大于失效閾值的概率，比較各關(guān)鍵表面完整性特征能夠完成其規(guī)定要求的，取最小值作為評價(jià)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝的評價(jià)，評價(jià)指標(biāo)i計(jì)算方式如下式：

i＝minp(cij＞fi)且cij＝ci1-x(t)(1)

其中i表示工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)，min表示最小值，fi表示第i類關(guān)鍵表面完整性特征的失效閾值，ci1表示涂層結(jié)合強(qiáng)度的初始值，x(t)表示關(guān)鍵表面完整性特征隨時(shí)間的退化量；

其中，在步驟三中所述的“結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立基于環(huán)境效應(yīng)的表面完整性特征的退化預(yù)測模型，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直至精度符合要求，獲得預(yù)測模型”，其作法如下：將x＝[s1j，s2j，s3j，…，snj，c1j，c2j，c3j，…，cij]代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸入層，將y＝[c1j，c2j，c3j，…，cij]代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸出層，根據(jù)具體情況設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及算法的迭代次數(shù)、精度、學(xué)習(xí)速率。

其中，在步驟四中所述的“將新的敏感環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵表面完整性特征的退化初始值帶入退化預(yù)測模型，計(jì)算該環(huán)境當(dāng)中表面完整性特征的退化預(yù)測數(shù)據(jù)”，其作法如下：將新的敏感環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)與關(guān)鍵表面完整性特征的退化初始值作為模型的輸入層代入退化預(yù)測模型，依次計(jì)算出退化結(jié)果，然后將退化結(jié)果與環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)繼續(xù)迭代，獲得關(guān)鍵表面完整性特征的退化過程數(shù)據(jù)。

通過以上步驟，能夠準(zhǔn)確預(yù)測關(guān)鍵表面完整性特征在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的退化過程，通過計(jì)算動(dòng)態(tài)環(huán)境中某時(shí)刻關(guān)鍵表面完整性特征大于退化閾值的概率，能夠?qū)υ摴に嚨挚弓h(huán)境應(yīng)力的能力做出評估，實(shí)現(xiàn)該工藝的可靠性評估，并能夠?yàn)樵摴に嚵鞒痰膬?yōu)化提供幫助。

(3)本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)

i.本發(fā)明提出的基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法是一種考慮了環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，它能夠?qū)崿F(xiàn)工藝與環(huán)境匹配程度的定量表征，從工藝的環(huán)境適應(yīng)能力對表面改性工藝進(jìn)行評價(jià)。

ii.本發(fā)明是針對表面改性工藝提出的一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，它能夠?qū)Ω男院螽a(chǎn)品表面完整性特征的退化進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測。

附圖說明

圖1本發(fā)明所述方法流程圖。

圖2本發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。

圖3本發(fā)明的預(yù)測結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比圖。

圖4本發(fā)明的結(jié)合強(qiáng)度退化增量分布圖。

圖5本發(fā)明的不同環(huán)境下涂層結(jié)合強(qiáng)度預(yù)測退化軌跡圖。

圖6本發(fā)明的評價(jià)指標(biāo)隨時(shí)間的曲線。

圖中序號、符號、代號說明如下：

w：神經(jīng)元(見圖2)

b：偏置向量(見圖2)

+：各神經(jīng)元的輸入值的加權(quán)求和(見圖2)

*：激勵(lì)函數(shù)(見圖2)

0,20,40,60,80,100,120：關(guān)鍵表面完整性特征的檢測值(見圖3)

1,5,9,13,17,21,25,29,33,37,41,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81,85,89,93,97,101:退化時(shí)間(見圖3)

t：退化時(shí)間(見圖3，圖4，圖6)

c：關(guān)鍵表面完整性特征的檢測值(見圖3)

δx：退化增量(見圖4)

time：涂層退化時(shí)間(見圖5)

strength：強(qiáng)度(見圖5)

100，39：涂層結(jié)合強(qiáng)度(見圖5)

i：基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)(見圖6)

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的一個(gè)實(shí)例中，提供了一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法。已知某表面改性能夠在產(chǎn)品表面增加涂層提高產(chǎn)品的耐腐蝕性。該產(chǎn)品的工作環(huán)境為自然海洋環(huán)境。對產(chǎn)品壽命周期內(nèi)該海洋環(huán)境的各環(huán)境應(yīng)力進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測并記錄其數(shù)據(jù)。同時(shí)對該涂層在海水環(huán)境中的退化情況進(jìn)行檢測，并每隔一定的退化時(shí)間對其關(guān)鍵表面完整性特征進(jìn)行測量，共計(jì)100次，其中退化時(shí)間δt為1個(gè)步長的退化時(shí)間，記錄涂層結(jié)合強(qiáng)度的初始值及其退化數(shù)據(jù)。利用100組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得退化預(yù)測模型。將新的環(huán)境數(shù)據(jù)與涂層初始結(jié)合強(qiáng)度帶入訓(xùn)練好的預(yù)測模型，獲得該環(huán)境下涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化預(yù)測數(shù)據(jù)，結(jié)合應(yīng)力強(qiáng)度模型，計(jì)算工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)。

本發(fā)明一種基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法，見圖1所示，其具體實(shí)施步驟如下：

步驟一：關(guān)鍵表面完整性特征及敏感環(huán)境應(yīng)力分析。分析涂層在自然海水環(huán)境下的典型失效模式為涂層起泡及剝離，根據(jù)其失效機(jī)理定義結(jié)合強(qiáng)度為關(guān)鍵表面完整性特征?；谧匀缓Ｑ蟓h(huán)境的各環(huán)境應(yīng)力對涂層退化過程的敏感程度，確定其敏感環(huán)境應(yīng)力為海水的溫度st，海水的鹽度ss，海水的溶解氧sd，海水的ph值sp，海水的氧化還原電位sopr五個(gè)環(huán)境應(yīng)力。

步驟二：涂層結(jié)合強(qiáng)度退化實(shí)驗(yàn)。首先，對監(jiān)測實(shí)驗(yàn)過程中自然海水環(huán)境中的敏感環(huán)境應(yīng)力并記錄數(shù)據(jù)，見表1，然后將表面改性后的產(chǎn)品置于自然海水環(huán)境當(dāng)中，檢測涂層的初始結(jié)合強(qiáng)度b0，然后觀測涂層在該環(huán)境中的退化情況，并每隔一定的退化時(shí)間δt對其結(jié)合強(qiáng)度進(jìn)行測量，直至降低至涂層結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值，共計(jì)100次，記錄結(jié)合強(qiáng)度的退化數(shù)據(jù)bi，見表1，其中表1中的num表示涂層關(guān)鍵表面完整性指標(biāo)的檢測次數(shù)，℃、mg/l、ppt、mv、mpa依次為溫度、溶解氧、鹽度、氧化還原點(diǎn)位及涂層結(jié)合強(qiáng)度的單位。

表1海水環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與結(jié)合強(qiáng)度退化100次檢測數(shù)據(jù)

步驟三：退化預(yù)測模型的建立。將涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化數(shù)據(jù)與敏感環(huán)境應(yīng)力構(gòu)建為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入向量，其中每次結(jié)合強(qiáng)度的測量值ci作為下次輸入向量的ci-1，依次迭代，將輸入向量代入輸入層x＝[st、sp、sd、ss、sopr，bi-1]。將結(jié)合強(qiáng)度的測量值ci代入輸入層y＝[ci]，其中輸入層的樣本為100個(gè)，輸出層的樣本為100個(gè)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到精度滿足要求，本發(fā)明所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)輸入層，一個(gè)隱藏層，一個(gè)輸出層，具體結(jié)構(gòu)見圖2，預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)對比效果見圖3，從圖中可以看出，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度較高。利用考慮了環(huán)境效應(yīng)的退化預(yù)測模型，能夠?qū)崿F(xiàn)涂層結(jié)合強(qiáng)度在不同環(huán)境的退化預(yù)測。

表2結(jié)合強(qiáng)度退化預(yù)測數(shù)據(jù)

步四：考慮環(huán)境效應(yīng)的退化預(yù)測數(shù)據(jù)。將新的環(huán)境應(yīng)力與結(jié)合強(qiáng)度的退化初始值帶入退化預(yù)測模型，直至結(jié)合強(qiáng)度退化至失效閾值39mpa，共計(jì)迭代了100次，獲得在該環(huán)境當(dāng)中涂層的退化預(yù)測數(shù)據(jù)，結(jié)果見表2，預(yù)測結(jié)果較為準(zhǔn)確，與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比結(jié)果見圖3。

步驟五：工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)計(jì)算。該涂層結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值為39mpa，將新的環(huán)境應(yīng)力帶入環(huán)境效應(yīng)模型，可以得到該涂層在新的環(huán)境應(yīng)力下的退化數(shù)據(jù)。基于應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型，定義應(yīng)力為涂層結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值，強(qiáng)度為涂層結(jié)合強(qiáng)度隨時(shí)間退化的數(shù)值，當(dāng)涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化值大于或等于結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值時(shí)，產(chǎn)品涂層不發(fā)生起泡與剝離，能夠?qū)崿F(xiàn)其保護(hù)產(chǎn)品基材的功能，因此，我們將不同環(huán)境下某時(shí)刻涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化值大于或等于結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值的概率作為基于環(huán)境效應(yīng)的表面改性工藝可靠性評價(jià)方法的指標(biāo)i，如下式：

i＝p(ci＞f)且ci＝c1-x(t)(2)

其中ci是涂層退化時(shí)的結(jié)合強(qiáng)度，x(t)是涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化量，它是關(guān)于時(shí)間t的函數(shù)，c1是涂層結(jié)合強(qiáng)度的初始值，f是涂層結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值。

當(dāng)涂層開始退化時(shí)，其結(jié)合強(qiáng)度會在環(huán)境應(yīng)力和時(shí)間的作用下，逐漸降低，并且涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化是嚴(yán)格正則的，結(jié)合強(qiáng)度的退化增量x(t+δt)-x(t)，見圖4。通過對該地區(qū)動(dòng)態(tài)環(huán)境的隨機(jī)模擬，基于環(huán)境效應(yīng)模型可以計(jì)算出涂層結(jié)合強(qiáng)度的退化曲線，見圖5，由于涂層結(jié)合強(qiáng)度的失效閾值是39mpa，不同環(huán)境應(yīng)力下涂層失效的時(shí)間服從伽馬分布，如下式：

t～ga(x；αδt，β)(3)

其中αδt為形狀參數(shù)，且αδt＞0，β為尺度參數(shù)且β＞0，ga(·)表示gamma分布，則涂層失效時(shí)間的分布密度函數(shù)為：

將上式帶入(1)可以得到工藝可靠性評價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式，如下：

利用matlab對算式(5)進(jìn)行求解，其中采用極大似然估計(jì)法對參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，計(jì)算結(jié)果如表3：

表3參數(shù)估計(jì)值

將參數(shù)與預(yù)測數(shù)據(jù)帶入評價(jià)指標(biāo)的計(jì)算式中，可以得到該工藝賦予產(chǎn)品表面的特性隨著時(shí)間逐漸退化的曲線，見圖6。通過該曲線，能夠看到該表面改性工藝在該工作環(huán)境下的適應(yīng)能力在環(huán)境應(yīng)力的作用下不斷降低，當(dāng)退化時(shí)間達(dá)到150個(gè)實(shí)驗(yàn)步長時(shí)，表面改性工藝賦予產(chǎn)品的表面特性能夠抵抗外部環(huán)境侵蝕的能力幾乎為零。

其中：

步驟一中的機(jī)理是在海水環(huán)境作用下涂層表層或涂層內(nèi)部組織會發(fā)生腐蝕反應(yīng)，腐蝕產(chǎn)物的逐漸增多導(dǎo)致結(jié)合強(qiáng)度的逐漸下降，直至低于該環(huán)境下的失效閾值，發(fā)生起泡與剝離。

步驟三中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是包含一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層，一個(gè)隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中隱藏層中包含10個(gè)神經(jīng)元，隱藏層的激勵(lì)函數(shù)采用的是sigmond函數(shù)，優(yōu)化算法采用的是levenberg-marquardtbackpropatation算法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中輸入層的樣本是包含有六個(gè)維度的向量，輸出層是含有一個(gè)維度的向量。