基于RBF神经网络的合金铸铁动态腐蚀性能预测

作     者：王玉荣 乌日根 

作者机构：包头职业技术学院人文与艺术设计系包头014030 

基　　金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC14386) 

出 版 物：《腐蚀与防护》 (Corrosion & Protection)

年 卷 期：2014年第35卷第6期

页      码：612-614,626页

摘      要：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%。

主 题 词：RBF网络 稀土 腐蚀速率 耐碱蚀 预测 

学科分类：12[管理学] 080503[080503] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203112083...