用組合人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法實現(xiàn)海水腐蝕的現(xiàn)場快速檢測—建立海水腐蝕查詢數(shù)據(jù)庫.pdf

1、海水腐蝕是海洋開發(fā)所必須面臨和解決的問題。測試比較不同區(qū)域海水的腐蝕性不僅在海洋工程選材和設計方面具有重要意義，而且對于預測鋼鐵結(jié)構(gòu)物在具體海洋環(huán)境中的使用壽命也有很強的參考價值。本論文采用組合人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法建立了海洋環(huán)境中3C、A3、16Mn、10MnPNbRe、10CrMoAl、D36六種海洋工程常用鋼的“海水環(huán)境參數(shù)-腐蝕速率”預測模型，對10200組環(huán)境參數(shù)下的金屬腐蝕速度進行了預測，通過材料的腐蝕速度來表征海水在各種環(huán)境參

2、數(shù)下的腐蝕性，并把預測的腐蝕速度輸入到通過VB調(diào)用的查詢數(shù)據(jù)庫中，從而實現(xiàn)了不同區(qū)域的海水腐蝕能力的現(xiàn)場快速檢測。本論文的研究內(nèi)容主要包括以下四個方面： 第一，針對復雜海水腐蝕體系的誤差反傳網(wǎng)絡(BP)建模中存在的樣本數(shù)量有限和隱含層單元數(shù)難確定的問題提出了先用自組織特征映射(SOM)網(wǎng)絡對訓練樣本和要預測的樣本進行分類，然后用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡分別對樣本進行訓練和預測的方法。通過仿真樣本驗證表明該方法建立的模型可以滿足預

3、測精度。 第二，利用該組合模型對3C、A3、16Mn、10MnPNbRe、10CrMoAl、D36六種鋼材在10200組海水環(huán)境參數(shù)下的腐蝕速率做出預測，并把這些數(shù)據(jù)輸入到ACESS數(shù)據(jù)庫中，然后通過VB編程建立查詢界面，大大提高了海水腐蝕數(shù)據(jù)的查詢和調(diào)用效率，從而實現(xiàn)了“海水環(huán)境參數(shù)-海水腐蝕性能”的現(xiàn)場快速預測。 第三，把該組合人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型與傳統(tǒng)的誤差反傳(BP)模型的仿真結(jié)果和訓練過程作了詳細比較，結(jié)果表明前者