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用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型

依据RBF人工神经网络构建原理与腐蚀过程的相似性，以铝合金外场大气腐蚀数据训练并构建了RBF类型的铝合金腐蚀预测人工神经网络模型，并赋予该RBF网络隐节点数据中心是腐蚀敏感区中心的物理意义.该模型以合金成分、环境因素、时间等为网络输入参量，以腐蚀增重为网络输出；由于RBF网络具有局部响应特性，该类腐蚀预测模型尤其适合训练具有区域集中特点的外场腐蚀数据；仿真结果表明该模型具有良好的预测精度.

关键词: 铝合金 , atmosphere corrosion , forecast model , RBF neural network

采用户外大气暴露和人工模拟溶液的方法.研究了Sn-9Zn合金在大气环境和腐蚀性溶液中的腐蚀行为.结果表明，在户外大气暴露12天，合金表面已发生明显的腐蚀；腐蚀产物的微观形貌主要有刺球状和针状两种；除Zn与Sn以外，腐蚀产物中还含有大量的O，分析认为可能是一种Sn-Zn的氢氧化物；在实验条件范围内，合金在腐蚀溶液中腐蚀速度相对较快，在15天内平均腐蚀质量损失达到0.20 mg/dm²～0.25 mg/dm²,表面腐蚀速度与腐蚀溶液中盐的浓度关系不大.

关键词: 无铅焊料 , tin alloy , Zn , atmosphere corrosion

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用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型

Sn-9Zn共晶型无铅焊料的大气腐蚀行为

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