基于BP神经网络的合金铸铁腐蚀深度预测

来源期刊：腐蚀与防护2011年第12期

论文作者：王玉荣 乌日根

文章页码：962 - 1976

关键词：BP网络;合金铸铁;腐蚀深度;耐碱蚀;预测;

摘    要：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。