通过静态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据,利用MATLAB的工具箱函数建立了拓扑结构为5×8×10×1的BP神经网络,并对网络模型的预测精度进行探讨和研究.结果表明,在样本集和训练条件下,5×8×10×1BP网络对稀土合金铸铁碱腐蚀深度的预测精度较高,较好的解决主要合金成分、腐蚀时间、介质温度与静态腐蚀深度之间的非线性关系,可用于稀土合金铸铁在烧碱液中的静态腐蚀性能的预测分析和研究.
参考文献
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| [4] | 刘建军,庞宝春,高新琛,刘艳侠.基于BP神经网络的镍基合金腐蚀性能的预测分析[J].辽宁大学学报（自然科学版）,2009(04):319-321. |
| [5] | 周慧,王晓光,张有君.输气管道腐蚀速率的BP神经网络组合预测方法[J].腐蚀科学与防护技术,2010(03):162-165. |
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