兵器材料科学与工程

2009, v.32;No.232(01) 28-31

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基于神经网络的RE-Ni-Cu合金铸铁腐蚀性能预测
Corrosion prediction of RE-Ni-Cu alloy cast iron based on neural network

乌日根;董俊慧;王玉荣;

摘要(Abstract):

通过动态质量损失法腐蚀试验获取RE-Ni-Cu合金铸铁在高温浓碱液中的实测腐蚀深度,并将其作为样本数据用于BP神经网络的训练和验证;利用MATLAB的工具箱函数分别建立拓扑结构为4×15×1和4×15×8×1的BP神经网络,并对两个网络模型进行比较研究。结果表明,在样本集和训练条件下,4层BP网络的预测精度明显高于3层BP网络,可用于RE-Ni-Cu合金铸铁在高温浓碱液腐蚀系统中的腐蚀性能预测。

关键词(KeyWords): BP网络;铸铁;腐蚀深度;合金成分;预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 乌日根;董俊慧;王玉荣;

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