基于人工神经网络模型的铝合金大气腐蚀的预测

中国腐蚀与防护学报

2006, Vol. 26

Issue (5): 272-274

研究报告

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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

王海涛;韩恩厚;柯伟

中国科学院金属研究所;材料环境腐蚀试验研究中心

PREDICTIVE MODEL FOR ATMOSPHERIC CORROSION OFALUMINIUM ALLOY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Haitao WANG;Enhou Han;

中国科学院金属研究所;材料环境腐蚀试验研究中心

全文: PDF(175 KB)

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.

关键词 ： BP神经网络, 预测, 大气腐蚀, 敏感性分析

Abstract：Atmospheric corrosion of aluminium alloy was predic ted using BP neural network,and relation between training error and predicting e rror was researched.Artificial Heural network(ANN) model is composed of seven in put nodes,five hidden layer nodes and one output node.Correlation coefficient for model is 0.8821,ANN predi ction result is close to practical data.By sensitivity analysis method,metallurg ical factor and environmental factor influence for atmospheric corrosion rate of aluminium alloy was researched.

Key words： BP neural network Prediction Atmospheric corrosion Sensitivity analysis

收稿日期: 2005-05-31

ZTFLH:

TG174.2

通讯作者: 王海涛 E-mail: htwang@imr.ac.cn

Corresponding author: Haitao WANG E-mail: htwang@imr.ac.cn

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王海涛; 韩恩厚; 柯伟 . 基于人工神经网络模型的铝合金大气腐蚀的预测[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2006, 26(5): 272-274 .
Haitao WANG, Enhou Han. PREDICTIVE MODEL FOR ATMOSPHERIC CORROSION OFALUMINIUM ALLOY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. J Chin Soc Corr Pro, 2006, 26(5): 272-274 .

链接本文:

https://www.jcscp.org/CN/ 或 https://www.jcscp.org/CN/Y2006/V26/I5/272

[1]Feliu S,Morcillo M,Fuliu S J.The prediction of atmospheric corro-sion from meteorological and pollution parameters-I,annual corro-sion[J].Corros.Sci.,1993,34(3):403-422
[2]Rumelhart D E,McClelland J L.Parallel Distributed Processing[M].Cambridge:MIT Press,1986
[3]Cai J P,Ke W.Application of neural network to atmospheric corro-sion of carbon steel and low alloy steels[J].J.Chin.Soc.Corros.Prot.,1997,17(4):303-306(蔡建平,柯伟.应用人工神经网络预测钢、低合金钢的大气腐蚀[J].中国腐蚀与防护学报,1997,17(4):303-306)
[4]Cai J P,Cottis R A,Lyon S B.Phenomenological modeling of atmo-spheric corrosion using an artificial neural network[J].Corros.Sci.,1999,41(10):2001-2006
[5]Material environment corrosion“eight five”data collection,1996(材料自然环境腐蚀“八五”数据汇编,内部资料,1996)
[6]Mansfeld F,Kenkel J V.Electrochemical monitoring of atmosphericcorrosion phenomena[J].Corros.Sci.,1976,16(3):111-112

[1]	范益,陈林恒,蔡佳兴,代芹芹,马宏驰,程学群. 热轧AH36船板钢在室内仓储条件下的腐蚀行为研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2020, 40(1): 10-16.
[2]	潘成成,马超,夏大海. EBSD技术研究金属材料晶体取向对大气腐蚀萌生的影响机理[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2019, 39(6): 495-503.
[3]	赵晋斌,赵起越,陈林恒,黄运华,程学群,李晓刚. 不同表面处理方式对300M钢在青岛海洋大气环境下腐蚀行为的影响[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2019, 39(6): 504-510.
[4]	邓俊豪,胡杰珍,邓培昌,王贵,吴敬权,王坤. 氧化皮对SPHC热轧钢板在热带海洋大气环境中初期腐蚀行为的影响[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2019, 39(4): 331-337.
[5]	孙永伟,钟玉平,王灵水,范芳雄,陈亚涛. 低合金高强度钢的耐模拟工业大气腐蚀行为研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2019, 39(3): 274-280.
[6]	王力, 郭春云, 肖葵, 吐尔逊·斯拉依丁, 董超芳, 李晓刚. Q235和Q450钢在吐鲁番干热大气环境中长周期暴晒时的腐蚀行为研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2018, 38(5): 431-437.
[7]	王军, 冯超, 彭碧草, 谢亿, 张明华, 吴堂清. S450EW焊接接头在NaHSO₃溶液中的腐蚀行为研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(6): 575-582.
[8]	张新新,高志明,胡文彬,伍志鹏,韩连恒,卢丽花,修妍,夏大海. Q235钢在薄液膜下腐蚀行为与图像信息的相关性研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(5): 444-450.
[9]	张鑫,戴念维,杨燕,张俊喜. 模拟工业环境下直流电场对金属Zn腐蚀机理的影响[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(5): 451-459.
[10]	孟晓波,蒋武斌,廖永力,李锐海,郑志军,高岩. 输电杆塔材料在模拟工业环境中的大气腐蚀行为研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(5): 460-466.
[11]	郭宝会, 邱友绪, 李海龙. 人工神经网络在钛合金表面Ni-SiC复合电镀工艺中的应用[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(4): 389-394.
[12]	孙霜青,郑弃非,李春玲,王秀民,胡松青. 腐蚀产物对纯Al 8A06长期大气腐蚀行为影响的研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(2): 110-116.
[13]	林晓冬,彭群家,韩恩厚,柯伟. 核级不锈钢的热老化研究进展[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2017, 37(2): 81-92.
[14]	白子恒,黄运华,李晓刚,杨浪,董超芳,颜利丹,肖葵. 硫硼酸阳极氧化处理的7050铝合金在工业海洋大气中的腐蚀行为[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2016, 36(6): 580-586.
[15]	李东亮,付贵勤,朱苗勇. 湿热工业海洋大气中Si对桥梁钢腐蚀行为的影响[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2016, 36(5): 433-440.

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