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基于人工神经网络的激光冲击区表面质量的预报

於自岚 , 曾丹勇 , 张永康 , 杨继昌 , 肖爱民

材料科学与工程学报 doi:10.3969/j.issn.1673-2812.2000.03.004

应用人工神经网络系统理论,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光参数能量(E)、脉宽(P)、和光斑直径(D)之间的非线性映射关系.对于新的激光参数,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级.实践表明,神经网络方法科学,具有较强的非线性动态处理的能力.

关键词: 激光冲击 , 表面质量等级 , 人工神经网络 , 非线性映射 , 并行推理

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

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