金属材料的大气腐蚀行为受其服役状态的影响。目前对于大气腐蚀的研究方法均以静态暴露试验为主。这种方法虽然能反映静止不动的金属材料的实际工况,但是不能很好地验证在实际动态服役工况下的腐蚀规律。因此本文从热轧钢SPHC（Steel Plate Heat Commercial）的动静态腐蚀行为出发,通过设计动静态大气暴露试验对SPHC钢在不同环境下的腐蚀机理进行分析,采用有限元数值模拟和计算机学习算法分别对静态大气腐蚀深度和动态大气腐蚀速率进行预测。首先,对于SPHC钢在静态环境下的腐蚀行为研究,按照标准设计静态大气暴露试验装置,进行为期30个月的静态大气暴露试验。利用腐蚀动力学测试、SEM（扫描电子显微镜）、XRD（X射线衍射）、电化学测试等手段对腐蚀行为进行分析,同时借助有限元软件对静态大气腐蚀深度进行数值模拟。结果表明在:天津静态环境下,SPHC钢的腐蚀速率呈现先增加后下降的趋势,腐蚀产物以γ-Fe OOH为主,逐步向α-Fe OOH和Fe2O3转化,提高了锈层的致密性和稳定性,从而延缓腐蚀进程。数值模拟结果显示腐蚀深度的变化趋势与实际情况下SPHC钢失重量变化趋势相同。其次,对于SPHC钢在动态环境下的腐蚀行为研究,自行搭建动态大气暴露试验平台,在天津市东丽区和哈尔滨道里区开展动态大气暴露试验。结果表明:天津动态暴露下由于表面沉积的Si O2和Cl-促进了腐蚀反应。哈尔滨动态暴露试样表面沉积Si O2含量较高,生成的腐蚀产物与Si O2在试样表面相互堆积形成致密的锈层,从而使得锈层电阻较大,阻碍了腐蚀反应的发生。最后,对于动态大气环境下腐蚀速率的预测,采用模糊聚类提取车辆行驶特征的主要关联因素,分别用GA-SVR、GA-BPNN、SVR和BPNN算法对动态大气腐蚀速率进行预测。结果显示:动静比和平均速度(1(1可作为车辆行驶特征的主要关联因素,四种算法的平均误差分别为6.84%,7.90%,7.90%和11.36%,预测值和实际值的拟合精度分别为0.9771,0.9610,0.9664和0.9333,综合来看,GA-SVR算法对于小样本的动态大气腐蚀速率预测效果更为优异。