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神经网络在海水腐蚀预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
根据我国材料自然环境腐蚀网站长期以来积累的海水腐蚀数据,采用BP人工神经网络算法,建立了碳钢及低合金钢的海水腐蚀预测模型.该模型以合金成分、环境因素为输入参数,以平均腐蚀速率为输出参数.以碳钢、低合金钢的17种钢种在青岛、厦门、榆林海水腐蚀试验站16年腐蚀数据建模.选定A3钢与10CrCuSiV在以上三地16年的腐蚀数据为验证样本.结果表明该网络具有良好的预测精度,能够正确反映海水环境腐蚀性因素及金属材料腐蚀暴露时间与其腐蚀速率的关系,用于碳钢及低合金钢在海洋全浸环境中的腐蚀预测. 相似文献
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目的探究储运过程中深冲用汽车板表面轮廓对其耐蚀性能的影响。方法在模拟的高温高湿腐蚀环境中研究两类无间隙原子钢在其腐蚀初期表面锈点的萌生规律,并采用白光干涉轮廓仪对钢板的表面形貌特征进行表征,探究影响储运过程中汽车板耐蚀性能的表面状态因素。结果仅通过平均粗糙度Sa的差异无法区分具有不同表面轮廓特征的汽车板,因此也无法使用平均粗糙度参数Sa预估汽车板的耐蚀性能。在锈点萌生初期,汽车板表面轮廓的最大高度Sz和最大峰高Sp值的大小直接影响表面电化学活性。在锈点扩展阶段,汽车板表面波峰聚集程度的作用对锈点扩展的影响更为显著。结论 Sz和Sp越大,锈点萌生的速度越快;波峰聚集程度越高,锈点扩展速度越快。该研究结果为提高钢板表面耐蚀性能提供了一条新的思路。 相似文献
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