基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析

中国腐蚀与防护学报

2004, Vol. 24

Issue (4): 218-221

研究报告

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基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析

谭晓明

海军航空工程学院学员旅

Prediction Model for Corrosion of Aluminum Alloys Based on Artificial Neural network and Analysis of the Precision

Xiaoming Tan

海军航空工程学院学员旅

全文: PDF(124 KB)

摘要: 基于MATLAB采用BP神经网络，对铝合金腐蚀试验数据进行学习训练，建立了腐蚀时间、温度与最大腐蚀深度和疲劳性能的非线性映射关系。结果表明，人工神经网络用于铝合金的腐蚀预测是可行的。分别采用三层和四层神经网络进行预测，讨论了网络结构模型对预测精度的影响。

关键词 ：神经网络, 疲劳, 腐蚀预测, 铝合金

Abstract：A prediction model for corrosion damage of aluminum alloys was developed and the nonlinear relationship between maximum corrosion depth, fatigue performance and corrosion temperature, corrosion time was established based on MATLAB, using BP(Back Propagation) algorithm of neural network. The corrosion trend of aluminum alloys can be predicted by this means. Four-layer network and three-layer network were used, and the effects of structure model of neural network on the precision were discussed. The results show that the former is more precise than the latter.

Key words： neural network fatigue corrosion prediction aluminum alloys

收稿日期: 2003-06-30

ZTFLH:

TG172

通讯作者: 谭晓明

Corresponding author: Xiaoming Tan

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谭晓明 . 基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2004, 24(4): 218-221 .
Xiaoming Tan. Prediction Model for Corrosion of Aluminum Alloys Based on Artificial Neural network and Analysis of the Precision. J Chin Soc Corr Pro, 2004, 24(4): 218-221 .

链接本文:

https://www.jcscp.org/CN/ 或 https://www.jcscp.org/CN/Y2004/V24/I4/218

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