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基于RBF神经网络RE-Ni-Cu合金铸铁静态腐蚀性能预测

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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;

【机构】 包头职业技术学院人文与艺术设计系

【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%。

【基金】 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC14386)
【所属期刊栏目】 试验研究 (2014年06期)
  • 【DOI】10.14024/j.cnki.1004-244x.2014.06.018
  • 【分类号】TG174.3;TP183
  • 【下载频次】52
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