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基于神经网络的RE-Ni-Cu合金铸铁腐蚀性能预测

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【作者】 乌日根董俊慧王玉荣

【Author】 WU Rigen1,DONG Junhui2,WANG Yurong1(1.Material Engineering Department,Baotou Vocational Technical College,Baotou 014030,China;2.College of Materials Science and Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Huhhot 100062,China)

【机构】 包头职业技术学院材料工程系内蒙古工业大学材料科学与工程学院

【摘要】 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】 BP网络铸铁腐蚀深度合金成分预测
【所属期刊栏目】 试验研究 (2009年01期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.2009.01.027
  • 【分类号】TG143.9
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】73
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