基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

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通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY12CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用BP算法,网络结构采用2-4-2形式。结果表明,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的。
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