【摘 要】
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采用全浸腐蚀试验获取TiNi合金在6 mol/L KOH溶液中的实际腐蚀深度测试数据,将其作为样本数据用于人工神经网络的训练和验证,建立了4×15×1拓扑结构的三层人工神经网络进行,
【机 构】
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上海出版印刷高等专科学校,公安部第三研究所,
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采用全浸腐蚀试验获取TiNi合金在6 mol/L KOH溶液中的实际腐蚀深度测试数据,将其作为样本数据用于人工神经网络的训练和验证,建立了4×15×1拓扑结构的三层人工神经网络进行,并对网络模型的预测精度进行研究。结果表明,4×15×1拓扑结构的三层人工神经网络可用于TiNi合金在碱液中的耐腐蚀性的预测。
The corrosion test data of TiNi alloy in 6 mol / L KOH solution was obtained by immersion corrosion test, which was used as the sample data for the training and verification of artificial neural network. The three layers of 4 × 15 × 1 topology Artificial neural network, and study the prediction accuracy of network model. The results show that the three-layer artificial neural network with 4 × 15 × 1 topology can be used to predict the corrosion resistance of TiNi alloy in alkaline solution.
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