基于BP-GIS的京津冀Q235大气腐蚀预测地图

发布时间：2021-10-19 20:00

　　目前对京津冀地区Q235钢的腐蚀地图未见报道。应用误差反向传播（BP）神经网络,创建了Q235大气腐蚀预测模型,并实现了京津冀地区的腐蚀预测。基于地理信息系统（GIS）绘制了京津冀地区碳钢大气腐蚀速率、腐蚀等级和腐蚀等级概率地图。结果表明:京津冀地区Q235大气腐蚀等级为二级、三级和四级,大气腐蚀速率、腐蚀等级及达到各腐蚀等级的概率在空间上分布基本相同,呈现出东南高西北低、沿海高内陆低的趋势。唐山和邢台的Q235大气腐蚀速率和达到高腐蚀等级概率最大,此现象与该地区大气中污染物SO2和NO2含量相对较高相关。 

【文章来源】：材料保护. 2020,53(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

京津冀地区腐蚀预测点位分布

BP神经网络结构如图3所示，它是一种具有3层或3层以上的神经网络，包括输入层、隐含层和输出层。各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统[12,13]。通过数据流的前向计算和误差信号的反向传播2个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。BP算法理论具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好等优点[14]。本工作将暴露时间和7种大气环境因素xn作为输入变量，Q235腐蚀速率作为输出变量y1。根据输入输出变量训练网络模型，通过调节隐含层节点数等，使预测精度效果达到最佳，继而根据京津冀地区既定点位的环境数据实现对应腐蚀速率的预测。图3 BP神经网络结构

BP神经网络结构

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于MIV的碳钢大气腐蚀速率影响因子权重分析[J]. 杨斌,李敬洋,文磊.  北京航空航天大学学报. 2018(08)
[4]碳钢在模拟海洋工业大气环境中初期腐蚀行为研究[J]. 郭明晓,潘晨,王振尧,韩薇.  金属学报. 2018(01)
[5]基于BP神经网络的大气污染物浓度预测[J]. 孙宝磊,孙暠,张朝能,史建武,钟曜谦.  环境科学学报. 2017(05)
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[7]用RBF人工神经网络构建铝合金大气腐蚀预测模型[J]. 韩德盛,李荻.  腐蚀科学与防护技术. 2009(03)
[8]BP神经网络的研究进展[J]. 鲁娟娟,陈红.  控制工程. 2006(05)
[9]用人工神经网络构建碳钢、低合金钢大气腐蚀模型[J]. 王海涛,韩恩厚,柯伟.  腐蚀科学与防护技术. 2006(02)
[10]BP人工神经网络隐层结构设计的研究进展[J]. 范佳妮,王振雷,钱锋.  控制工程. 2005(S1)



本文编号：3445514