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人工神经网络在合金铸铁腐蚀深度预测中的应用研究

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【作者】 王玉荣乌日根

【Author】 WANG Yurong,WU Rigen(Humanities and Artist Design Department,Baotou Vocational Technical College,Baotou 014035,China)

【机构】 包头职业技术学院人文与艺术设计系

【摘要】 通过动态和静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的工具箱函数建立用于预测动态和静态腐蚀深度的BP神经网络模型,并对两种腐蚀试验方法的预测误差进行比较研究。结果表明,5×8×10×1BP神经网络可用于合金铸铁在烧碱液中的动态和静态腐蚀深度的预测,且腐蚀试验的样本数据越精确,5×8×10×1BP网络对腐蚀深度的预测误差则越小。

【所属期刊栏目】 试验研究 (2012年01期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.2012.01.022
  • 【分类号】TG143.9
  • 【下载频次】89
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