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通过动态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据。利用Matlab的工具箱函数建立了拓扑结构为4×15×8×1的BP神经网络，并对网络模型的预测精度和应用进行了研究。结果表明，在样本集和训练条件下，4×15×8×1型BP网络能较好地反映腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性关系。可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测；当稀土和铜质量分数较低且适量时，其耐碱蚀作用较显著，而镍质量分数越高耐碱蚀作用越明显。