本書面向高端裝備數字化轉型和高質量發展需要，從理論分析、試驗實踐、數字化轉型三方面系統論述航空裝備環境適應性問題解決方案，全書分為理論篇、實踐篇、數字工程篇三部分。其中，理論篇重點論述航空裝備環境適應性影響因素識別與分析，確定并量化關鍵環境因素，編制各海區環境譜。實踐篇重點論述多元工況耦合環境試驗與評價方法、腐蝕南海島礁加速試驗方法以及典型航空結構材料腐蝕行為與機理。數字工程篇重點論述數據分析與建模、仿真預計、裝備環境工程數據化轉型思路及其相關技術進展。
工業和信息化部電子第五研究所（中國賽寶實驗室），又名中國電子產品可靠性與環境試驗研究所，始建于1955年。作為工業和信息化部的直屬單位，為部的行業管理和地方政府提供技術支撐，為電子信息企業提供技術支持與服務，每年服務企業過萬家。是我國最早從事可靠性研究的權威機構，工業和信息化部直屬的行業支撐服務單位，獲多項國內外認可資質的獨立實驗室，是專業的質量可靠性技術服務平臺。
第一篇 理論篇
第1章 航空裝備海洋大氣環境損傷 3
1.1 典型飛機環境損傷 3
1.2 典型飛機結構環境損傷 5
1.3 典型飛機起落架環境損傷 6
1.4 典型發動機環境損傷 7
1.5 典型電子系統環境損傷 7
1.6 問題分析 9
1.6.1 問題梳理 9
1.6.2 問題歸納 10
1.6.3 對策分析 12
第2章 航空裝備海洋大氣環境腐蝕因素識別與分析 15
2.1 內在因素的識別與分析 15
2.1.1 材料因素 15
2.1.2 工藝因素 22
2.1.3 結構因素 30
2.2 外在因素的識別與分析 32
2.2.1 載荷因素 32
2.2.2 環境因素 38
2.3 保障因素的識別與分析 44
2.3.1 保養因素 45
2.3.2 維護因素 49
第3章 典型海區環境譜編制與量化分析 55
3.1 環境譜的編制 55
3.1.1 時域分析 55
3.1.2 頻域分析 55
3.2 典型海區環境譜的編制 56
3.2.1 黃海海區 56
3.2.2 東海海區 59
3.2.3 南海海區 62
3.3 典型海區環境分級 64
3.4 典型局部環境條件分析 65
第二篇 實踐篇
第4章 典型航空材料海洋大氣環境試驗 71
4.1 概述 71
4.2 海洋大氣環境試驗 71
4.2.1 國外進展 71
4.2.2 國內進展 74
4.3 多元工況耦合海洋環境試驗技術 77
4.3.1 海洋大氣—拉力耦合試驗技術 77
4.3.2 海洋大氣—疲勞組合試驗技術 83
4.3.3 海洋大氣—熱組合試驗技術 84
4.3.4 復雜結構部位定量評價技術 88
4.4 典型航空材料海洋大氣環境腐蝕行為與機理 92
4.4.1 典型航空鋁合金海洋大氣環境腐蝕行為與機理 92
4.4.2 典型航空不銹鋼海洋大氣環境腐蝕行為與機理 102
4.4.3 典型航空涂層海洋大氣環境腐蝕行為與機理 104
第5章 典型航空材料腐蝕加速試驗 109
5.1 概況 109
5.2 加速腐蝕試驗技術 109
5.3 南海海洋腐蝕加速試驗譜的編制 110
5.3.1 試驗項目的確定 111
5.3.2 試驗順序的確定 111
5.3.3 試驗量值的確定 112
5.3.4 循環時間的確定 114
5.3.5 加速試驗譜 114
5.4 典型航空材料腐蝕加速試驗驗證 116
5.4.1 試驗材料和試驗方法 116
5.4.2 分析方法 116
5.4.3 典型2000系航空鋁合金腐蝕加速試驗腐蝕行為與機理 117
5.4.4 典型7000系航空鋁合金腐蝕加速試驗腐蝕行為與機理 126
5.4.5 典型不銹鋼腐蝕加速試驗腐蝕行為與機理 135
5.4.6 典型航空涂層腐蝕加速試驗腐蝕行為與機理 144
第6章 當量關系構建與相關性分析 151
6.1 概述 151
6.2 分析方法 151
6.2.1 加速譜適用性分析原則 151
6.2.2 當量關系分析方法 152
6.2.3 相關性分析方法 152
6.3 典型航空材料加速試驗當量關系模型構建 155
6.4 相關性分析 157
6.4.1 數據評價分析 157
6.4.2 機理分析評價 161
6.5 典型航空材料與典型加速譜適應性分析 166
第7章 典型航空材料海洋大氣環境腐蝕數值模型 167
7.1 數值分析方法 167
7.1.1 基于模型方法 168
7.1.2 數據驅動方法 168
7.1.3 融合型方法 169
7.2 優化后的灰色預測模型的構建及檢驗 170
7.2.1 傳統灰色預測模型的構建 170
7.2.2 灰色預測模型的優化 173
7.2.3 優化后的灰色預測模型的構建 174
7.2.4 優化后的灰色預測模型的檢驗 175
7.3 優化后的BP神經網絡預測模型的構建及檢驗 178
7.3.1 BP神經網絡預測模型的構建 179
7.3.2 BP神經網絡預測模型的優化及模型的構建 180
7.3.3 優化后的BP神經網絡預測模型的檢驗 181
參考文獻 185
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