本书系统介绍了B10铜镍合金的组织与性能调控，重点分析稀土钇对该合金的组织与耐蚀性能的影响，并基于图像处理和神经网络技术建立B10合金的耐蚀性能的预测模型。主要内容包括：合金元素在铜镍合金中的作用；晶界工程及层错在铜镍合金中的研究现状；神经网络在性能预报中的作用；B10白铜合金组织与性能研究方法以及晶界图像的获取方法；钇微合金化对B10合金组织与结构的影响，包括铸态与退火态；钇微合金化对B10合金耐蚀性能的影响；钇微合金化的B10合金腐蚀产物膜的形貌、成分及耐蚀机理；基于图像分析技术对B10铜镍合金耐蚀性进行预测；基于优化卷积神经网络对B10铜镍合金耐蚀性能进行预测。
本书可供从事金属材料行业、海洋工程材料行业以及相关的材料类的工程技术人员和经营管理人员阅读，也可供材料类、计算机类等相关专业的高等工科院校师生参考。

1 铜镍合金概述
1.1 引言
1.2 铜镍合金
1.2.1 合金元素在铜镍合金中的作用
1.2.2 晶界工程在铜镍合金中的应用
1.2.3 铜镍合金的层错几率
1.3 稀土在铜合金中的应用
1.3.1 稀土对铜合金组织的影响
1.3.2 稀土对铜合金耐蚀性能的影响
2 图像特征分析与卷积神经网络
2.1 图像特征分析技术
2.2 卷积神经网络
2.2.1 卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Network）研究意义
2.2.2 卷积神经网络发展历程
2.2.3 卷积神经网络表征方法
3 实验材料与方法
3.1 实验材料
3.2 实验方案
3.2.1 钇含量对白铜合金组织与性能试验
3.2.2 B10合金的晶界特征的图像表征与神经网络预测
3.3 实验设备
3.4 材料测试与分析
3.4.1 组织观察
3.4.2 晶界与层错分析
3.4.3 腐蚀测试与分析
4 钇微合金化对B10合金组织结构的影响
4.1 钇微合金化对B10合金铸态组织的影响
4.1.1 铸态金相分析
4.1.2 稀土夹杂物分析
4.1.3 均匀化退火态B10合金的金相分析
4.2 钇微合金化对B10合金最终退火态组织的影响
4.3 钇微合金化对B10合金层错几率的影响
4.4 钇优化晶界特征的微观机理分析
4.5 本章小结
5 钇微合金化对B10合金耐蚀性能的影响
5.1 钇微合金化B10合金均匀化退火态耐蚀性能
5.1.1 极化曲线分析
5.1.2 电化学阻抗谱分析
5.2 钇微合金化B10合金最终退火态耐蚀性能
5.2.1 极化曲线分析
5.2.2 电化学阻抗谱分析
5.3 本章小结
6 钇微合金化B10合金腐蚀产物膜研究及耐蚀机理
6.1 钇微合金化B10合金均匀化退火态腐蚀产物膜
6.2 钇微合金化B10合金最终退火态腐蚀产物膜
6.3 钇微合金化B10合金耐蚀机理
6.4 本章小结
7 基于图像分析的B10铜镍合金耐蚀性预测
7.1 图像预处理
7.1.1 预处理步骤
7.1.2 边缘检测简介
7.1.3 四种边缘算子及各自检测结果
7.1.4 边缘检测结果分析
7.1.5 基于晶界特性的细边缘提取
7.2 模型的构造
7.3 模型的改进
7.4 本章小结
8 基于优化卷积神经网络的B10铜镍合金耐蚀性预测
8.1 相关基本理论
8.2 优化的卷积神经网络
8.3 计算结果与分析
8.4 在公开数据集下与其他方法对比
8.5 本法应用于晶界图像分类预测结果
8.6 本章小结
参考文献