[发明专利]实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法、电子设备及存储介质，属于腐蚀数据挖掘及腐蚀速率预测技术领域。解决了现有预测方法无法适用于交通工具实际服役状况的问题。本申请采集试验车辆行驶特征数据及静态大气环境因素；挖掘计算车辆行驶特征关键因素；利用MATLAB计算时间权值；确定关键参数；采用机器学习算法构建腐蚀速率预测模型；预测碳钢动态大气腐蚀速率。本申请建立金属材料动态大气腐蚀关键影响因素挖掘及腐蚀速率预测模型具有重要的意义与价值。

技术领域

本申请涉及腐蚀数据挖掘及腐蚀速率预测技术领域，尤其涉及一种基于实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀关键影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法、电子设备及存储介质。

背景技术

腐蚀遍及各个行业，直到今天仍以惊人的数值吞噬着人类辛勤创造的财富。而目前针对金属材料在大气环境下腐蚀的研究都是以静态暴露试验为主，该方法虽能真实反映静止不动的金属设施、建筑物的实际服役状况，但是对于车辆、飞机、轮船等移动的交通工具，其真实服役工况是动态行驶与静态停放的结合。当车辆静止时，其金属材料的腐蚀与静态大气腐蚀大致相同；而当车辆行驶时，不仅金属材料的服役环境会跟随车辆的运动发生变化，而且车辆的行驶状态以及行驶路况也会对金属材料的腐蚀产生影响。所以对于交通工具上使用的金属材料的腐蚀不仅与自然环境因素有关，更与行驶路线情况及车辆自身的行驶特征紧密相关。其真实服役工况下的腐蚀规律与静态大气暴露试验相差甚远，所以开展基于车辆真实服役工况的金属材料动态大气腐蚀机理研究，建立金属材料动态大气腐蚀关键影响因素挖掘方法及腐蚀速率预测模型具有重要的意义与价值。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法、电子设备及存储介质，以此解决现有预测方法无法适用于交通工具实际服役状况的问题。

本申请的技术方案是这样实现的：

方案一：实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法，所述方法包含：

1.实车服役工况的碳钢动态大气腐蚀影响因素挖掘及腐蚀速率预测方法，其特征在于，所述方法包含：

步骤1：采集试验车辆行驶特征数据、试验城市气象站信息、试验城市气象数据以及试验城市污染物数据；所述试验城市气象站信息、试验城市气象数据以及试验城市污染物数据构成静态大气环境因素；

步骤2：基于试验车辆行驶特征数据挖掘计算车辆行驶特征关键因素；

步骤3：步骤1所采集的试验车辆行驶特征数据，利用MATLAB计算试验城市气象站信息的时间权值；

步骤4：计算试验城市气象数据以及试验城市污染物数据的时间加权值；

步骤5：确定车辆行驶特征关键参数以及静态大气环境关键参数；

步骤6：采用机器学习算法构建腐蚀速率预测模型；

步骤7：预测碳钢动态大气腐蚀速率。

进一步地，在步骤2和3之间增加降维处理，具体为，利用维度优化算法对试验车辆行驶特征关键因素进行降维处理。

进一步地，步骤1中，所述试验车辆行驶特征数据至少包括：经纬度信息、行驶速度信息、车辆运行状态信息、行驶里程信息以及采集时间信息；所述试验城市气象站信息至少包括地址及坐标信息；所述试验城市气象数据至少包括温度和相对湿度数据；试验城市污染物数据包括二氧化硫数据，或者包括二氧化硫数据和氯离子沉积量数据。