应用神经网络技术预测应力腐蚀开裂

摘要：

利用已有的应力腐蚀开裂数据训练人工神经网络,对奥氏体不锈钢在含有氯离子和氧的溶液中的应力腐蚀开裂敏感性进行了预测.所用的网络结构为三层结构,氯离子和氧含量作为网络输入,腐蚀开裂敏感性作为输出.学习算法为反向传播算法,以预测精度作为标准,训练得到网络的优化结构为2-6-1.结果表明,该网络对应力腐蚀的预测比较准确,用神经网络技术预测应力腐蚀开裂敏感性是可行的.

关键词：神经网络、奥氏体不锈钢、应力腐蚀开裂、预测

所属期刊栏目：25

分类号：TG174.3(金属学与热处理)

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：501-502,506