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神经网络在金属土壤腐蚀研究中的应用
引用本文:郭稚弧,金名惠,桂修文,孟厦兰,邢政良,罗逸.神经网络在金属土壤腐蚀研究中的应用[J].腐蚀科学与防护技术,1995,7(3):258-262.
作者姓名:郭稚弧  金名惠  桂修文  孟厦兰  邢政良  罗逸
作者单位:华中理工大学
摘    要: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.

关 键 词:土壤腐蚀  神经网络  腐蚀速度
收稿时间:1995-05-25
修稿时间:1995-05-25

NEURAL NETWORK APPROACH IN RESEARCH OF METAL CORROSION IN SOIL
GUO Zhihu,JIN Minghui,GUI Xiuwen, MENG Xialan, XING Zhengliang ,LUO Yi.NEURAL NETWORK APPROACH IN RESEARCH OF METAL CORROSION IN SOIL[J].Corrosion Science and Protection Technology,1995,7(3):258-262.
Authors:GUO Zhihu  JIN Minghui  GUI Xiuwen  MENG Xialan  XING Zhengliang  LUO Yi
Abstract:This paper introduce neural network approach to study the non-linear reationshipbetween the physical and chemical properties and corrosion rate of carbon steel in soil from the collected corrosion data. The corrosion rate of carbon steel in soil can be predicted by trained neural nerwork. In the study, a neural network with 5-8-1 structure was used. The learning algorithm is BP (back-propagation) algorithm. As a result, H2O and Cl-ion in soil are dominant factors influencing corrosion of carbon steel.
Keywords:soil corrorion  neural network  corrosion rate  
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