王玉荣
,
乌日根
腐蚀与防护
通过动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4×15×8×1的BP神经网络，并对网络模型的预测精度和应用进行了研究。结果表明，在样本集和训练条件下，4×15×8×1型BP网络能较好地反映腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性关系。可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测；当稀土和铜质量分数较低且适量时，其耐碱蚀作用较显著，而镍质量分数越高耐碱蚀作用越明显。
关键词:
BP网络
,
合金铸铁
,
腐蚀深度
,
耐碱蚀
,
预测
王玉荣
,
乌日根
腐蚀与防护
通过动态质量损失腐蚀试验获取样本数据,利用Matlab的工具箱函数建立了合金铸铁碱腐蚀速率的RBF神经网络预测模型,并对网络模型的预测精度进行了研究.结果表明,在样本集和训练条件下,RBF神经网络模型较好地反映出腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀速率之间的非线性关系,可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测;当RBF网络的扩展系数为0.47时,动态腐蚀速率的试验值与网络预测值之间的误差最小,且耐蚀性评价准确率达到100％.
关键词:
RBF网络
,
稀土
,
腐蚀速率
,
耐碱蚀
,
预测
