基于RBF神经网络RE-Ni-Cu合金铸铁静态腐蚀性能预测

作     者：王玉荣 乌日根 WANG Yurong;WU Rigen

作者机构：包头职业技术学院人文与艺术设计系内蒙古包头014030 

基　　金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC14386) 

出 版 物：《兵器材料科学与工程》 (Ordnance Material Science and Engineering)

年 卷 期：2014年第37卷第6期

页      码：66-68页

摘      要：通过静态腐蚀试验获取35组样本数据,利用MATLAB软件的工具箱函数建立RBF神经网络预测模型,并对RENi-Cu合金铸铁的静态腐蚀深度和耐蚀性进行预测研究。结果表明:RBF神经网络预测RE-Ni-Cu合金铸铁在浓碱液中的静态腐蚀性能可行且有效,能较好地反映主要合金成分、腐蚀时间、碱液温度与静态腐蚀深度之间的非线性映射关系;当RBF网络的扩展系数为0.5,静态腐蚀深度的网络预测值与实测值之间的相对误差最小,且耐蚀等级和耐蚀评价的准确率均达到100%。

主 题 词：RBF神经网络 合金铸铁 腐蚀深度 静态腐蚀 预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.14024/j.cnki.1004-244x.2014.06.018

馆 藏 号：203161184...