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埋地管道防护层缺陷现场检测与评价

高志明 , 宋诗哲 , 王守琰 , 陈世利 , 赖广森

中国腐蚀与防护学报

建立埋地管道防护层检测快速分析系统,实现防护层缺陷定位和防护层缺陷形式的判断。防护层缺陷定位应用密间隔电位（CIPS）二进小波变换方法，分别对CIPS数据通电电位、断电电位和二者之差进行分析，利用二次信息突出缺陷位置。在对防护层缺陷形式判断时，建立针对恒电流瞬态响应的小波－Kohonen神经网络，网络对恒电流瞬态响应曲线以多分辨分析方法分解后，利用第五层分解概貌信息，对管道防护层状态进行自适应识别。应用CIPS和恒电流瞬态响应方法在大港油田港－沧线进行现场检测，利用建立的分析系统分析和判别防护层状况，判断结果与开挖情况相符，结果令人满意。

关键词: CIPS , pipeline , coating , neural network

改进BP算法的腐蚀管道剩余强度预测

孙宝财 , 李淑欣 , 俞树荣 , 曾海龙

中国腐蚀与防护学报

利用人工神经网络所具有的高度非线性映射功能，对现役长输油气腐蚀管道失效压力进行预测，并综合分析了管径、壁厚、屈服强度、环向腐蚀速率、径向腐蚀速率、缺陷长度及蚀坑深度对腐蚀管道失效压力的影响。为了验证人工神经网络具有很好的通用性，通过选择6种不同管径的腐蚀管道样本训练集交叉对网络进行训练，并利用训练好的网络进行预测。结果表明，人工神经网络在满足工程需要的前提下，是一个比较准确、方便的数学模型。

关键词: 腐蚀管道 , neural network , failure pressure , nonlinear mapping , residual strength

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELING TO PLASMA ARC WELDING OF ALUMINUM ALLOYS

D. K. Zhang and J. T. Niu (National Key Laboratory of AdVanced Welding Production Technology of HIT , Harbin 150001 , China)

金属学报(英文版)

By using alternating current plasma arc welding,the influences were studied of such parameters as welding curent,arc voltage,welding speed,wire feed rate,and magnitude of ion gas flow on front melting width,wdle reinforcement,and back melting width of LF6 aluminum alloy.Model of the formation of welding seam in alternating current plasma arc welding of aluminum was set up with the method of artificial neural neural network - BP algorithm. Qyakuty of formation was consequently predicted and evaluated.The experimental result shows that,compared with other modeling methods,artificial network model can be used to more accurately predict formation of weld,and to guide the production practice.

关键词: alternating current plasma arc , null , null , null

神经网络在冷轧301S不锈钢极薄带材表面硬度预测中的应用

李志峰 , 麻永林 , 冯岩 , 宫美娜 , 邢淑清

钢铁

基于现场生产冷轧极薄不锈钢带材表面硬度极难控制的问题,针对301S不锈钢的冷轧生产工艺进行了研究,分析了不锈钢冷轧生产过程中影响表面硬度的相关工艺参数,得出材料的抗拉强度、轧制速度、轧制油温度和压下率是影响轧后材料表面硬度的关键因素.利用BP神经网络建立了预测表面硬度的非线性映射模型,并根据此模型得出了预测数据的趋势图谱.研究结果表明,压下率的变化对冷轧不锈钢表面硬度的调节能力最强,而其他参数对硬度的影响为10HV左右.经检验,模型的预测值和实测值的相对误差为-2.63％～2.76％,预测结果准确率高,可以用于产品质量的现场在线控制.

关键词: 冷轧 , 不锈钢 , 神经网络 , 工艺参数 , 硬度预测

The Application of Neural Network in Lifetime Prediction of Concrete

武汉理工大学学报-材料科学版(英文版)

关键词:

A NEURAL NETWORK FOR WELD PENETRATION CONTROL IN GAS TUNGSTEN ARC WELDING

金属学报(英文版)

关键词:

神经网络预测还原扩散法制备TbFe2合金转化率的研究

郭广思 , 王广太 , 成永君 , 胡小媚

稀有金属材料与工程

针对还原扩散法制备TbFe2合金的主要实验参数:反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测TbFe2合金的转化率.以44组实验数据作为训练样本,进行了网络设计.通过测试及对网络的性能分析,证明了该网络能够准确预测不同实验参数下TbFe2合金的转化率,并具有良好的性能.该网络的设计可以缩短实验周期,节约实验成本,并对反应的机理及工艺研究有一定的价值.

关键词: 神经网络 , 预测 , TbFe2合金 , 转化率

利用人工神经网络技术优化钛合金微弧氧化工艺

牛宗伟 , 李明哲

电镀与精饰 doi:10.3969/j.issn.1001-3849.2015.04.003

在正交试验基础上,利用MATLAB软件建立BP神经网络膜层耐蚀性能预测模型,通过网络模型对样本实验数据的学习,确定最佳网络结构,对钛合金微弧氧化膜耐蚀性能进行预测,并对微弧氧化工艺参数进行了优化.分析确定BP神经网络结构为4-7-1三层结构,该网络结构能够较好地掌握输入参数(电流密度、脉冲频率、占空比和氧化时间)与输出数据间(膜层腐蚀电位)的内在规律,网络的平均训练误差与平均预测误差分别为0.101％和0.596％,BP网络优化后,所得最佳参数Ja为15 A/dm2、脉冲频率600 Hz、占空比10％、氧化t为12 min.

关键词: 钛合金 , 微弧氧化 , 神经网络 , 耐蚀性能

多因素耦合作用下混凝土氯盐侵蚀模糊网络评估模型

宋峰 , 金伟良 , 武海荣

材料导报

单位时间内通过混凝土结构的总电荷量是反映混凝土结构氯离子渗透能力的一个重要指标.针对传统经验公式法预测了氯离子总电荷量的不足,建立了一个模糊-神经网络模型以预测氯离子总电荷量.此模型能同时考虑多种因素及其非线性耦合作用,方便易行、通用性好,较之其它神经网络具有运算速度快、不容易陷入局部最优、训练效果好的特点.训练样本训练后的结果表明,该模型具有较高的准确度,能可靠预测氯离子总电荷量,准确评价混凝土结构的抗氯盐侵蚀能力,为实际工程的耐久性设计和评价提供依据.

关键词: 模糊理论 , 神经网络 , 氯离子侵蚀 , 混凝土 , 总电荷量

红柱石基耐火材料抗铜液侵蚀的神经网络预测

张哲健 , 武志红 , 李琨

硅酸盐通报

基于神经网络的BP算法,建立了预测红柱石基耐火材料抗铜液侵蚀性能的模型.根据试验所得的试样侵蚀面积大小,训练人工神经网络模型,拟合出输入参数(红柱石百分含量、矾土百分含量、体积密度和烧结后的耐压强度)与输出参数(试样烧结后的侵蚀面积)之间的非线性关系,设计完成了红柱石基耐火材料抗铜液侵蚀性能的BP网络模型,并以此模型分析计算在新的红柱石百分比和矾土百分比等性能参数情况下的试样烧结侵蚀面积.与实验结果对比,两者符合较好,为耐火材料的性能预测提供了一条有效途径.

关键词: 神经网络 , 红柱石 , 侵蚀 , BP算法