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基于人工神经网络模型的铝合金大气腐蚀的预测
  • ISSN号:1005-4537
  • 期刊名称:《中国腐蚀与防护学报》
  • 时间:0
  • 分类:TG174.2[金属学及工艺—金属表面处理;金属学及工艺—金属学]
  • 作者机构:[1]中国科学院金属研究所,材料环境腐蚀试验研究中心,沈阳110016
  • 相关基金:国家重点基础研究发展规划项目(G19990650)及国家自然科学基金重大项目(50499336)
中文摘要:

用BP神经网络预测了铝合金大气腐蚀,研究了网络的训练精度和预测精度的关系,建立7-5-1的模型结构,模型相关系数为0.8821,预测结果比较理想.利用单一因素敏感性分析,计算了合金元素和环境因素对于铝合金大气腐蚀速率的影响.

英文摘要:

Atmospheric corrosion of aluminium alloy was predicted using BP neural network, and relation between training error and predicting error was researched. Artificial neural network(ANN) model is composed of seven input nodes, five hidden layer nodes and one output node. Correlation coefficient for model is 0. 8821, ANN prediction result is close to practical data. By sensitivity analysis method, metallurgical factor and environmental factor influence for atmospheric corrosion rate of aluminium alloy was researched.

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期刊信息
  • 《中国腐蚀与防护学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科技协会
  • 主办单位:中国腐蚀与防护学会 中国科学院金属研究所
  • 主编:柯伟
  • 地址:沈阳市文化路72号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:jcscp@imr.ac.cn
  • 电话:024-23971819
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-4537
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1474/TG
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7982