BP神经网络对3C钢腐蚀性能的预测分析
【摘要】：利用三层BP神经网络,根据已有的3C钢在不同海水环境参数下的腐蚀速度数据,建立了3C钢在海洋环境中腐蚀速度的人工神经网络模型;并分析预测了海水环境参数与腐蚀速度之间的关系。预测结果表明:在近海条件下,温度和含氧量越低,氧化还原电位越高,腐蚀速度越慢;在弱碱性条件及盐度大于25ppt时,腐蚀速度比较慢。此环境参数下,3C钢材料的腐蚀较小。本文的预测结果能很好地反映出海水环境参数对腐蚀速度的影响。
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