基于神经网络的飞机结构腐蚀损伤统计研究

中国腐蚀与防护学报

2006, Vol. 26

Issue (1): 19-21

研究报告

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基于神经网络的飞机结构腐蚀损伤统计研究

郁大照;陈跃良;段成美

海军航空工程学院青岛分院

Statistical Study on Corrosion Damage Distribution of Aircraft Structure Based on Neural Network

DaZhao Yu;Yueliang Chen;

海军航空工程学院青岛分院

全文: PDF(133 KB)

摘要: 运用LY12CZ的腐蚀实验数据，根据高强铝合金的失效模式(点蚀-晶间腐蚀-剥蚀)，建立了对最大腐蚀深度分类的概率神经网络模型，输出结果与实验数据比较吻合.在此基础上，对分类后的最大腐蚀深度的统计研究表明，高强铝合金点蚀的最大腐蚀深度服从Gumbel第一型极值分布，晶间腐蚀阶段服从正态分布和三参数威布尔分布，发生剥蚀后的最大腐蚀深度服从三参数威布尔分布.对高强铝合金的最大腐蚀深度，应用三种或两种分布类型，而非单一分布来表征其分布规律.

关键词 ：铝合金, 概率神经网络, 最大腐蚀深度, 统计分

Abstract：Make use of available experimental data of LY12CZ aluminum alloy,a probabilistic neural network was developed to classify the maximum corrosion depth ranges based on the material failure mode.The output is in good agreement with experiment result .Statistical study on classified corrosion damage was carried out.The results show that maximum pitting corrosion depth for aluminum alloy conforms to Gumbel distribution.The normal distribution and three parameters Weibull distribution fit well with period of intergranular corrosion and the maximum exfoliation corrosion depth is consistent with the three parameters Weibull distribution law.It may be necessary to use several distribution functions rather than a single distribution to represent corrosion damage characteristics due to the large distribution of maximum corrosion depth on aircraft materials.

Key words： aluminum alloy probabilistic neural network maximum corrosion depth statistical analysis

收稿日期: 2004-12-21

ZTFLH:

TG171

通讯作者: 郁大照 E-mail: ytyudazhao@yahoo.com.cn

Corresponding author: DaZhao Yu E-mail: ytyudazhao@yahoo.com.cn

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郁大照; 陈跃良; 段成美 . 基于神经网络的飞机结构腐蚀损伤统计研究[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2006, 26(1): 19-21 .
DaZhao Yu, Yueliang Chen. Statistical Study on Corrosion Damage Distribution of Aircraft Structure Based on Neural Network. J Chin Soc Corr Pro, 2006, 26(1): 19-21 .

链接本文:

https://www.jcscp.org/CN/ 或 https://www.jcscp.org/CN/Y2006/V26/I1/19

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