铝合金腐蚀损伤及疲劳寿命分布特性的统计研究

用AFGROW软件计算了2024-T3铝合金的不同腐蚀损伤程度下的疲劳寿命，与实验数据比较吻合.建立了对腐蚀损伤和疲劳寿命分类的概率神经网络模型，输出结果表明：铝合金的失效模式：点蚀-晶间腐蚀-剥蚀，决定了腐蚀损伤和疲劳寿命的分布类型；对铝合金的腐蚀损伤和疲劳寿命，应用3种或2种分布类型，而非单一分布来表征其分布规律.      

飞机铝合金结构连接部位的腐蚀研究

简要阐述了飞机铝合金结构连接部位的腐蚀特点,采用加腐蚀环境谱的试验方法研究了含有涂层飞机铝合金结构连接部位的腐蚀行为,在试验室条件下再现了其腐蚀损伤历程,揭示了腐蚀发展规律。     

飞机多层结构内层腐蚀损伤的远场涡流检测与评估

飞机多层结构的内部腐蚀具有隐蔽性强的特点,因而难以及时发现,严重威胁飞行安全。利用远场涡流检测技术,针对飞机多层结构的内层损伤,研究了硬铝合金多层结构内层模拟腐蚀缺陷的涡流检测。结果表明:对相位进行分析可以判断缺陷的埋藏深度;结合飞机蒙皮的单层厚度,可以确认缺陷所在蒙皮的层数,根据埋深和层数调用相应的公式,可以获得缺陷的准确信息;远场涡流检测的灵敏度高,可以实现对腐蚀缺陷的定位检测和定量检测。     

老龄飞行器结构腐蚀损伤评价参数研究

对遭受腐蚀损伤的铝合金结构性能进行了研究.将铝合金平板试验件在不同腐蚀条件下进行预腐蚀,对腐蚀后的试验件进行疲劳加载试验.对描述铝合金腐蚀损伤性能的两个关键参数,腐蚀损伤度和腐蚀损伤平均深度进行了显微镜观测和有限元模拟分析.结果表明,这两个参数可以作为铝合金结构腐蚀损伤性能的评价参数.     

基于人工神经网络的铝合金腐蚀预测及其精度分析

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．     

基于GA-BP神经网络的铝箔腐蚀工艺研究

电子铝箔腐蚀发孔时影响铝箔扩面效果的因素很多,各因素之间存在交互作用。建立基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型,分析盐酸、硫酸浓度和配比等因素对铝箔发孔的作用机理。结果表明:盐酸与硫酸存在交互作用,在特定配比下,蚀孔的引发与抑制达到平衡,铝箔腐蚀扩面后实际比表面积最大。通过SEM分析验证,所建立的GA-BP神经网络模型能有效分析盐酸、硫酸等对铝箔发孔质量的影响,为整体优化铝箔腐蚀工艺奠定理论基础。     

基于神经网络的铝合金压铸模热疲劳性能研究

建立了铝合金压铸模热疲劳性能的优化神经网络模型,并对该模型进行了试验验证。结果表明,该神经网络模型的相对训练误差和相对预测误差均小于5%。经神经网络模型优化后,3Cr2W8V铝合金压铸模的热疲劳裂纹级别从15级降为8级,H13钢铝合金压铸模从12级降为4级,表明两种材料的热疲劳性能均得到提高。     

神经网络技术在土木结构健康监测中的应用

结构损伤诊断子系统是建立结构智能健康监测专家系统的核心问题。采用人工神经网络技术可以实现结构损伤的自动识别与定位，具有广阔的应用前景。介绍了基于人工神经网络的两级损伤识别策略，并对采用人工神经网络进行结构损伤诊断的网络输入参数与网络结构选择等关键问题进行了探讨。     

Frechet分布的海底油气管道腐蚀预测

应用Frechet极值分布建立管道最大腐蚀深度预测模型,然后用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计预测模型的参数值,通过模型预测出可能的最大腐蚀深度,并结合钢质管道管体腐蚀损伤评价方法和马尔科夫链模型对管壁腐蚀的最大概率状态进行分析和预测,实现对海底油气管道腐蚀现状和运行情况的科学评价和预测。结果表明:管道腐蚀进入状态3以后,腐蚀速率加快,在管道运行到第10年时,就需要更换新管。该组合模型能够很好地预测油气管道的最大腐蚀深度和腐蚀状况,从而为合理确定管道的检测、维护、维修和更换周期提供科学的依据。     

飞机铝合金结构连接部位的腐蚀行为

简要阐述了飞机铝合金结构连接部位的腐蚀特点，采用加腐蚀试验方法研究了含有防腐涂层模拟件的腐蚀行为，在试验室条件下再现了服役期间飞机铝合金结构连接部位的腐蚀损伤历程，同时探讨了其腐蚀机理及其影响因素。结果表明，连接部位是飞机铝合金结构的腐蚀薄弱环节，是最容易出现腐蚀活性点和膜下腐蚀的区域，在腐蚀环境下连接部位缝隙处涂层最先出现鼓包和开裂，涂层剥落后金属基体有点蚀坑存在，随着腐蚀时间增加，点蚀向晶间腐蚀发展，最后出现剥蚀。     

用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型

依据RBF人工神经网络构建原理与腐蚀过程的相似性,以铝合金外场大气腐蚀数据训练并构建了RBF类型的铝合金腐蚀预测人工神经网络模型,并赋予该RBF网络隐节点数据中心是腐蚀敏感区中心的物理意义.该模型以合金成分、环境因素、时间等为网络输入参量,以腐蚀增重为网络输出;由于RBF网络具有局部响应特性,该类腐蚀预测模型尤其适合训练具有区域集中特点的外场腐蚀数据;仿真结果表明该模型具有良好的预测精度.     

小波分析和神经网络研究纯锌大气腐蚀

将小波分析和神经网络技术用于纯锌大气腐蚀研究,用图像扫描方法获取纯锌大气腐蚀形貌图像.运用小波变换对图像进行分解并提取子图像的能量值作为特征信息.用典型相关技术分析了特征值和腐蚀深度之间的典型相关性,将提取的图像特征值与相关系数的乘积作为神经网络的输入,建立了加权能量值和腐蚀失重数据间的神经网络模型,运用该模型可以对纯锌大气腐蚀失重做出预测并具有较高精度.     

基于改进型S算子BP神经网络的钢材大气腐蚀影响因子评估模型

通过对双曲正切-S算子的改进,提出了一种用于钢的大气腐蚀影响因子评估的BP神经网络模型,采用零均值标准化使输入数据符合模型要求,引入贝叶斯正则化算法解决了小样本泛化问题。仿真试验表明,该模型能在无任何先验知识的情况下较好的反映诸因子对大气腐蚀的影响。     

CO2腐蚀的神经网络分析

利用神经网络的分析方法 ,对CO2 腐蚀进行分析建模 ,从系统的观点出发 ,建立了碳钢含碳量、CO2 分压、温度、流速与腐蚀速率之间的非线性对应关系 ,为准确的数学建模、预测设备的使用寿命和相关专家系统的研制开拓了新的思路     

基于人工神经网络的金属土壤腐蚀预测方法

将神经网络用于金属土壤腐蚀研究，利用神经网络的学习特征和高度的非线性特征，以土壤理化性能，腐蚀时间，Ａ３钢在土腐蚀试验１，２，８个月的腐蚀数据作为网络训练样本，对土壤中埋片２４个月的Ａ３钢腐蚀速率进行预测，并对结果进行了分析。     

组合人工神经网络模型预测海水腐蚀速度的研究

针对误差反传(BP)人工神经网络在海水腐蚀预测建模中的样本数量有限和隐含层单元数难以确定的问题,提出了结合使用自组织特征映射(SOM)网络和径向基函数(RBF)人工神经网络方法预测海水腐蚀速度.首先采用SOM对样本进行分类,再使用RBF进行样本训练和建模,并对A3钢和16Mn钢的海水腐蚀速度进行了预测.结果表明,该方法能够增强了网络局部泛化能力,提高了预测精度和计算速度.     

基于人工神经网络模型的铝合金大气腐蚀的预测

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.     

神经网络在金属土壤腐蚀研究中的应用

利用人工神经网络从已有的土壤腐蚀试验数据中通过训练求得土壤的理化性能与碳钢在土壤中的腐蚀速度之间的非线性关系,从而预测碳钢在土壤中的腐蚀速度采用的神经网络结构为5—8—1的形式,学习算法采用BP算法.结果表明,含水量和Cl-离子是影响碳钢土壤腐蚀的主要因素.