基于BP神经网络的镍基合金腐蚀性能的预测分析

来源 :辽宁大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：fwj108580853

【摘要】

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利用三层BP神经网络，根据已有的镍基合金（Nimonic80A合金镍基沉淀硬化）在不同重油杂质环境参数下的腐蚀速度数据，建立了燃气轮机的涡轮部件在重油杂质环境中腐蚀失重的人工神经网

【作者】

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刘建军庞宝春高新琛刘艳侠

【机构】

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辽宁铁道职业技术学院,渤海船舶重工有限责任公司,大连第77中学,辽宁大学物理学院辽宁沈阳110036

【出处】

：

辽宁大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2009年4期

【关键词】

：

BP神经网络镍基合金腐蚀性能 BP neural network Nimonie 80A corrosion weight - loss.

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利用三层BP神经网络，根据已有的镍基合金（Nimonic80A合金镍基沉淀硬化）在不同重油杂质环境参数下的腐蚀速度数据，建立了燃气轮机的涡轮部件在重油杂质环境中腐蚀失重的人工神经网络模型，并进一步预测了腐蚀失重．预测结果表明：在重油杂质条件下，温度和有机硫化物含量越高，腐蚀损失越大．预测结果能正确地反映出环境参数对涡轮部件腐蚀失重的影响．

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