航空装备海洋大气环境工程与数字应用（理论实践篇）

本书面向高端装备数字化转型和高质量发展需要，从理论分析、试验实践、数字化转型三方面系统论述航空装备环境适应性问题解决方案，本书可供从事航空装备、环境工程、腐蚀保护的工程技术人员参考，也可作为高等学校相关专业的教学参考资料。

本书面向高端装备数字化转型和高质量发展的需要，从理论分析、试验实践、数字化应用三个角度系统论述航空装备环境适应性问题及其解决方案。本书分为两册，包括理论实践篇和数字工程篇。理论实践篇中，理论篇重点论述航空装备典型海洋大气环境损伤，阐述内在因素、外在因素、保障因素对腐蚀行为的影响，量化南海、东海、黄海等典型海域环境因素作用强度、作用时间、作用次数及所占比例：实践篇重点论述多元耦合工况环境试验与评价方法、南海大气腐蚀加速试验方法，分析典型航空结构材料在外场大气环境和内场加速环境下的腐蚀行为与机理，构建加速试验典型当量与相关性关系，数字工程篇重点论述典型航空材料腐蚀数值分析、建模、仿真预计、数字工程/数字李生技术进展、仿真模型的验证及确认。 本书可供从事航空装备、环境工程、腐蚀防护的工程技术人员参考，也可作为高等学校相关专业的教学参考资料。

工业和信息化部电子第五研究所（中国赛宝实验室），又名中国电子产品可靠性与环境试验研究所，始建于1955年。作为工业和信息化部的直属单位，为部的行业管理和地方政府提供技术支撑，为电子信息企业提供技术支持与服务，每年服务企业过万家。是我国最早从事可靠性研究的权威机构，工业和信息化部直属的行业支撑服务单位，获多项国内外认可资质的独立实验室，是专业的质量可靠性技术服务平台。

第一篇 理论篇
第1章 航空装备海洋大气环境损伤
1.1 典型飞机环境损伤
1.2 典型飞机结构环境损伤
1.3 典型飞机起落架环境损伤
1.4 典型发动机环境损伤
1.5 典型电子系统环境损伤
1.6 问题分析
1.6.1 问题梳理
1.6.2 问题归纳
1.6.3 对策分析
第2章 航空装备海洋大气环境腐蚀因素识别与分析
2.1 内在因素的识别与分析
2.1.1 材料因素
2.1.2 工艺因素
2.1.3 结构因素
2.2 外在因素的识别与分析
2.2.1 载荷因素
2.2.2 环境因素
2.3 保障因素的识别与分析
2.3.1 保养因素
2.3.2 维护因素
第3章 典型海区环境谱编制与量化分析
3.1 环境谱的编制
3.1.1 时域分析
3.1.2 频域分析
3.2 典型海区环境谱的编制
3.2.1 黄海海区
3.2.2 东海海区
3.2.3 南海海区
3.3 典型海区环境分级
3.4 典型局部环境条件分析
第二篇 实践篇
第4章 典型航空材料海洋大气环境试验
4.1 概述
4.2 海洋大气环境试验
4.2.1 国外进展
4.2.2 国内进展
4.3 多元工况耦合海洋环境试验技术
4.3.1 海洋大气——拉力耦合试验技术
4.3.2 海洋大气——疲劳组合试验技术
4.3.3 海洋大气——热组合试验技术
4.3.4 复杂结构部位定量评价技术
4.4 典型航空材料海洋大气环境腐蚀行为与机理
4.4.1 典型航空铝合金海洋大气环境腐蚀行为与机理
4.4.2 典型航空不锈钢海洋大气环境腐蚀行为与机理
4.4.3 典型航空涂层海洋大气环境腐蚀行为与机理
第5章 典型航空材料腐蚀加速试验
5.1 概况
5.2 加速腐蚀试验技术
5.3 南海海洋腐蚀加速试验谱的编制
5.3.1 试验项目的确定
5.3.2 试验顺序的确定
5.3.3 试验量值的确定
5.3.4 循环时间的确定
5.3.5 加速试验谱
5.4 典型航空材料腐蚀加速试验验证
5.4.1 试验材料和试验方法
5.4.2 分析方法
5.4.3 典型2000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理
5.4.4 典型7000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理
5.4.5 典型不锈钢腐蚀加速试验腐蚀行为与机理
5.4.6 典型航空涂层腐蚀加速试验腐蚀行为与机理
第6章 当量关系构建与相关性分析
6.1 概述
6.2 分析方法
6.2.1 加速谱适用性分析原则
6.2.2 当量关系分析方法
6.2.3 相关性分析方法
6.3 典型航空材料加速试验当量关系模型构建
6.4 相关性分析
6.4.1 数据评价分析
6.4.2 机理分析评价
6.5 典型航空材料与典型加速谱适应性分析
第7章 典型航空材料海洋大气环境腐蚀数值模型
7.1 数值分析方法
7.1.1 基于模型方法
7.1.2 数据驱动方法
7.1.3 融合型方法
7.2 优化后的灰色预测模型的构建及检验
7.2.1 传统灰色预测模型的构建
7.2.2 灰色预测模型的优化
7.2.3 优化后的灰色预测模型的构建
7.2.4 优化后的灰色预测模型的检验
7.3 优化后的BP神经网络预测模型的构建及检验
7.3.1 BP神经网络预测模型的构建
7.3.2 BP神经网络预测模型的优化及模型的构建
7.3.3 优化后的BP神经网络预测模型的检验
参考文献