钛合金相变点预测模型的构建和评估

基于西北有色金属研究院实际生产中统计的321组钛合金铸锭化学成分与相变点数据,构建了预测钛合金(α+β)/β相变点的人工神经网络模型和多元线性回归模型,并对模型的准确性进行了评价分析。结果显示,多元线性回归模型的训练值及预测值与(α+β)/β相变点实际值的相关性系数分别为0.761 05和0.809 93,而人工神经网络模型的相关性系数分别为0.927 21和0.818 51,具有更好的相关性。人工神经网络模型的平均绝对误差为4.02℃,相比多元线性回归模型(平均绝对误差为5.11℃)具有更高的精度,可以更好地描述合金元素与钛合金(α+β)/β相变点之间的非线性关系。     

腐蚀预测模型在炼化换热器腐蚀研究中的适用性分析

设备腐蚀一直是炼油企业共同面临的重大问题,尤其是冷换设备的腐蚀,近年来表现尤为突出,已严重影响了生产的正常运行.在腐蚀研究中,人们试图寻找设备的腐蚀结果与各影响因素之间的内在联系,以便预测设备腐蚀速率的变化趋势,进而预测设备的剩余寿命.目前,用于腐蚀研究的模型和方法     

输气管道腐蚀速率的BP神经网络组合预测方法

根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色模型、多项式回归模型组合的输气管道腐蚀速率预测模型.此组合模型将最佳组合权重隐含在网络的连接权中,兼具灰色预测、回归预测和神经网络预测的优点,克服了原始数据少,数据波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性,在客观地反映输气管道腐蚀速率变化趋势方面具有一定的优势.通过实例分析,表明预测值与实际结果有很好的一致性.     

基于动态杂散电流和二氧化碳干扰的输气管道表面腐蚀速率研究

目的预测输气金属管道表面腐蚀速率。方法分析动态杂散电流和二氧化碳(CO_2)浓度对金属管道的表面腐蚀机理,给出金属管道表面腐蚀产生的化学反应方程式。根据一元回归线性方程式得出多元线性回归数学方程式,推导出动态杂散电流和CO_2腐蚀金属管道表面方程式,得出金属管道表面腐蚀预测的最终模型。结合具体实例,采用数学软件MATLAB对45号金属管道表面腐蚀速率预测的多元线性回归模型进行仿真,并且与实验测量的腐蚀速率进行比较和分析。结果金属管道表面的腐蚀速率随着动态杂散电流或者CO_2浓度的增大而逐渐增大。在100 h内,电流和CO_2浓度仿真的金属管道表面最大腐蚀速率分别为3.72×10~(–4) mm/h和4.80×10~(–4) mm/h,电流和CO_2浓度仿真的金属管道表面最小腐蚀速率分别为3.26×10~(–4)mm/h和4.24×10~(–4) mm/h,电流和CO_2浓度实验测量的金属管道表面最大腐蚀速率分别为3.76×10~(–4) mm/h和4.86×10~(–4) mm/h,电流和CO_2浓度实验测量的金属管道表面最小腐蚀速率分别为3.12×10~(–4) mm/h和4.08×10~(–4)mm/h。同时,金属管道表面腐蚀速率理论计算值与实验测量值的相对误差在5%以内。结论采用多元线性回归模型可以近似预测输气金属管道表面的腐蚀速率,为管道的使用寿命提供参考数据,避免输气金属管道发生重大安全事故。     

基于线性回归和神经网络的金属陶瓷激光熔覆层形貌预测

目的研究激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)与单道熔覆层宏观形貌(宽度、高度、熔池深度)之间的数量关系,以实现对WC-Co50复合熔覆层形貌的预测,从而为牙轮钻头的修复提供参考。方法设计不同的实验参数,利用4k W光纤激光器在牙轮钻头钢15MnNi4Mo表面熔覆单道WC-Co50复合涂层。采用工业显微镜观察单道熔覆层的横截面宏观形貌,并测量其三维尺寸。在上述形貌参数的基础上,分别运用多元线性回归分析和人工神经网络方法,建立关键工艺参数与熔覆层宏观形貌之间的关系模型,并将实验结果与模型预测结果进行对比。结果总体来讲,神经网络对熔覆层形貌的预测结果更为精确,平均相对误差为5.3187%;多元线性回归分析预测的平均相对误差为6.0028%。分析表明,对熔覆层宽度的预测结果最精确,两种方法的平均相对误差仅为1.2999%;对高度及熔池深度的预测结果稍差,平均相对误差分别为8.0586%和7.6237%。结论两种预测方法都具有较高的精度,但神经网络法函数关系不明确,运算过程复杂,需要通过进一步的算法优化来提高预测精度。     

输气管道腐蚀的最优灰色组合预测模型

    在不等时距序列灰色预测的基础上,提出了适用于输气管道腐蚀的不等时距最优组合灰色预测模型.首先,选用两种模型精度较高的不等时距灰色预测方法建立了输气管道腐蚀预测的单项模型,然后,利用最小二乘意义下的模型误差最小化方法确定出各单项灰色预测模型的权重,建立了最优组合预测模型.此预测模型综合利用了参与组合的各单一模型的有效信息,因而可以更加客观地反映输气管道腐蚀变化趋势.通过实例对比分析结果表明,此模型预测精度较高,可以作为输气管道腐蚀预测的有效工具.     

灰色理论对碳钢、低合金钢海水腐蚀的预测和分析

应用灰色理论中的GM（1,1）灰色模型和灰色关联分析预测了碳钢、低合金钢在青岛、厦门和榆林全浸区的海水腐蚀速率并研究了海水环境对腐蚀速率的影响.模型经后验差检验显示有很好的精度.通过灰色关联分析建立的海水环境和腐蚀速率关联度显示,海水腐蚀的主要影响因素是溶解氧浓度、pH值和平均盐度.     

腐蚀和腐蚀模型研究中的分形方法

根据该领域近期进展,介绍分形理论在腐蚀行为描述及腐蚀模型研究等领域的应用.具体分析了一些成功的事例,包括用分维值修正腐蚀波动性指标(如标准偏差),以便更好地描述腐蚀行为;观察腐蚀表面分形特征,如早期大气腐蚀中微液滴尺寸分布和腐蚀表面坑直径及深度分布,并获取分布分维指标;提出腐蚀图像分维的新计算法,并发现其二维分维D2D和三维分维D3D分别代表表面坑直径及深度的分布分维;建立基于分形动力学过程的腐蚀模型,预测金属在大气及土壤中的腐蚀发展,并揭示了分形模型和经验模型之间的参数关联.     

金属材料大气腐蚀破坏的剂量响应函数研究

利用RAPIDC(发展中国家区域大气污染)腐蚀子项目的最新试验结果,结合灰色关联分析和非线性回归方法,建立了基于大气腐蚀机理的碳钢、Zn、Cu的腐蚀剂量响应函数.结果表明,获得的剂量响应函数能较好的拟合原始试验数据且形式相对简练,适于区域性的材料大气腐蚀经济损失核算.     

贝叶斯法与多元线性回归法预测华法林剂量模型的比较研究

目的：比较缺失华法林相关基因型检测结果的情况下,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator（WDC）和基于多元线性回归法（MLR）的Warfarin Dosing、IWPC华法林剂量计算器等三种华法林剂量预测辅助工具的预测性能,为无条件进行华法林相关基因型检测地区的患者使用华法林提供准确、适于临床推广的预测工具。方法：计算三种预测工具的平均预测误差（MPE）、均方根误差（RMSE）和预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比,比较它们的华法林剂量预测性能。所有统计学分析均采用SPSS Statistics 26.0软件进行。结果：WDC的Posteriori模块的MPE和RMSE最低且预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比最高,此外WDC的Priori和Posteriori模块的预测精确度显著高于Warfarin Dosing和IWPC华法林剂量计算器（P<0.05）。结论：临床常用的三种华法林剂量预测辅助工具中,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator可能更适合于无条件进行华法林相关基因型检测地区患者的华法林剂量预测。     

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.     

碳钢、低合金钢大气腐蚀的灰色模型预测及灰色关联分析

用灰色模型GM(1,1)对碳钢、低合金钢的大气腐蚀速率建立了预测模型,结果显示,该模型具有较高的精度,同时用灰色关联分析方法研究了环境因素对大气腐蚀影响的程度,表明RH>80%的年时数、相对湿度RH、温度是影响大气腐蚀的主要因素.     

力作用下的腐蚀失效专家系统的设计与实现

利用Visual Basic 60语言编制了一个力作用下的 腐蚀失效专家系统。该系统包括大量应力腐蚀开裂、腐蚀疲劳、氢脆等力作用下的腐蚀失效案例，具有数据浏览、添加、修改、查询等多项管理功能，以及人工神经元网络模型预测系统。     

金属材料腐蚀形貌图像与实海挂片数据的相关性研究

采用图像扫描方法获取碳钢、低合金钢实海挂片的腐蚀形貌图像并进行图像分析;用灰色关联及典型相关技术分析了试片扫描灰度值分布与单位平均腐蚀失重及局部腐蚀平均深度的关系;用神经网络理论建立了扫描灰度值分布与试片局部腐蚀平均深度间的关系模型以及扫描灰度值典型加权与试片单位面积平均腐蚀失重间的关系模型。     

3C钢腐蚀速度与海水环境参数关系的人工神经网络分析

采用电化学方法测定了3C钢在不同海水环境参数下的腐蚀速度，并根据四层BP神经网络分析了3C钢腐蚀速度与海水环境参数的相关性，建立了3C钢在海洋环境中腐蚀速度的人工神经网络模型。     

微区电化学测量技术进展及在腐蚀领域的应用

综述了近年来微区电化学测试系统的各项技术设备原理及应用的发展概况,分别探讨了扫描振动参比电极技术（SVET）、扫描开尔文探针（SKP）、局部电化学交流阻抗谱（LEIS）和扫描电化学显微镜（SECM）等微区电化学测量系统在腐蚀理论研究与防护技术领域的应用;并指出在发展更加精密、可靠和满足快速的SVET、SKP、LEIS和SECM等微区电化学测量系统的同时,将以上技术用于金属各种局部腐蚀的机理和相组织腐蚀电化学的研究中,不但可以积累以上技术关于腐蚀电化学研究中的基础数据与规律,还可以加快这些技术的发展。     

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS-MODELING, PROGRAMMING AND APPLICATION IN MATERIAL HOT WORKING

1.IntroductionNeuralnetworksarecomposedofsimpleelementsoperatinginparallel.Theseelementsareinspiredbybiologicalnervoussystems.Asinnature,thenetworkfunctionisdeterminedlargelybytheconnectionsbetweenelements.Wecantrainaneuralnetworktoperformapedicularfunctionbyadjustingthevaluesoftheconnections(weights)betweenelements.Commonlyneuralnetworksareadjusted,ortrained,sothataparticularinputleadstoaspecifictargetoutput.Suchasituationisshownbelow.There,thenetworkisadjusted,basedonacomparisonoftheoutput…     

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．     

利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势

针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系，提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测，同时为提高预测精度，对标准的GM（1，1）模型进行了合理改进，提出了4种改进方法：改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合（简称灰色神经网络）以及灰色理论和遗传算法（简称灰色遗传算法）相结合等。通过示例表明，经过改进后的4种方法预测精度都有所提高，特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合，预测精度最高；因此可以运用这两种改进方法较准确地预测腐蚀速率随着时间的变化趋势。     

基于广义回归神经网络的发动机动力性、经济性预测

神经网络是当前最主要的智能控制技术，它是模拟人脑的结构以及对信息的记忆和处理功能，具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性。发动机性能预测是根据发动机结构参数和运转参数来估算推测发动机的各种性能指标，因此可以利用神经网络的学习性的特点，借助神经网络，将各种影响汽油机燃烧过程的主要参数对汽油机的非线性影响以网络模型的形式表示出来。本文讨论了如何抛开数学建模的方式，选用广义回归神经网络进行发动机动力性、经济性的预测，并应用了MATLAB软件工具箱编程，给出一个两缸电控汽油发动机的动力性、经济件预测模型的实例。