人工神经网络在合金铸铁腐蚀深度预测中的应用研究Application of artificial neural network in corrosion depth prediction of alloy cast iron
王玉荣;乌日根;
摘要(Abstract)：
通过动态和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的工具箱函数建立用于预测动态和静态腐蚀深度的BP神经网络模型,并对两种腐蚀试验方法的预测误差进行比较研究。结果表明,5×8×10×1BP神经网络可用于合金铸铁在烧碱液中的动态和静态腐蚀深度的预测,且腐蚀试验的样本数据越精确,5×8×10×1BP网络对腐蚀深度的预测误差则越小。
关键词(KeyWords)： BP神经网络;合金铸铁;腐蚀深度;烧碱;预测误差
基金项目(Foundation):
作者(Author): 王玉荣;乌日根;
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参考文献(References)：
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