简介:摘要:现如今,我国是社会经济快速发展的新时期,该技术提供了一种天然气管道内腐蚀速率的预测方法,属于天然气管道领域。其中包括:获取目标天然气管道的内腐蚀因素数据和内腐蚀速率数据,作为样本数据;通过灰关联分析法分析样本数据,确定影响目标天然气管道内腐蚀的敏感因素;将敏感因素数据归一化;根据数据归一化后的敏感因素采用遗传算法,对小波神经网络的连接权值、伸缩因子和平移因子进行优化;将优化后的连接权值、伸缩因子、平移因子作为小波神经网络的初始值,根据数据归一化后的敏感因素,进行小波神经网络训练,确定连接权值、伸缩因子、平移因子的最终值,得到天然气管道内腐蚀速率预测模型;根据天然气管道内腐蚀速率预测模型,对内腐蚀速率进行预测,预测内腐蚀速率的精度高。
简介:为预测舰船航空飞行器防护涂层的服役寿命,在现有的老化动力学预测模型基础上,提出了改进的老化动力学模型与神经网络模型两种新的预测模型。对基材为AF1410,表面处理依次为喷丸、喷锌、喷底漆、喷磁漆的试样,进行三亚外部环境(紫外、热冲击、低温疲劳、盐雾)的综合加速试验,采用电化学阻抗谱技术测得了试样涂层腐蚀老化过程中的阻抗模值数据,并利用试验数据针对3种预测模型进行测试。测试结果表明,改进的老化动力学神经网络模型预测精度较传统老化动力学模型明显提高,且神经网络模型预测精度提高程度更明显。