为构建碳钢的酸雨腐蚀模型,用Autolab电化学工作站测定了低碳钢Q235和35钢在模拟酸雨溶液中的腐蚀数据,使用该数据建立了3层BP神经网络模型,并使用交互检验方法对模型进行分析和改进.结果表明,NH4+、SO24-、NO3-、Cl-和pH值为影响酸雨腐蚀行为的主要因素;改进后的模型预测精度更高,可用作酸雨腐蚀研究的数值模拟.
参考文献
| [1] | 邓春龙,李文军,孙明先,郭为民,刘伟.BP神经网络在铜及铜合金海水腐蚀预测中的应用[J].海洋科学,2006(03):16-20,25. |
| [2] | 谭晓明,陈跃良,穆志韬,魏志刚.基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析[J].中国腐蚀与防护学报,2004(04):218-221. |
| [3] | Artificial neural network corrosion modeling for metals in an equatorial climate[J].Corrosion Science: The Journal on Environmental Degradation of Materials and its Control,2009(10):2266. |
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