检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡大伟[1] 李国新[2] 荆红莉[1] 刘光秀[1] 李玉根[1]
机构地区:[1]榆林学院建筑工程学院,陕西榆林719000 [2]西安建筑科技大学材料与矿资学院,陕西西安719000
出 处:《当代化工》2017年第8期1550-1552,1555,共4页Contemporary Chemical Industry
基 金:榆林学院博士;硕士科研启动基金项目(14GK32);陕西省教育厅专项科研计划项目
摘 要:通过对热浸镀锌层的中性盐雾试验过程和镀层厚度损耗量随时间变化的分析,遴选出厚度损耗值作为主要影响指标,采用有效的数据修约方式对累积数据进行分类整理,在此基础上采用建立BP神经模拟网络的方式,合理拟合出镀层厚度损耗值随盐雾时间变化的状态曲线,从而预测出热浸镀锌镀层的理论使用寿命,为热浸镀锌层的二次修复工作提供所需的时间点。通过模拟曲线可知,热浸镀锌镀层厚度损耗值的变化经历了一个加速-平稳-再加速三个阶段。The neutral salt spray test process of hot dip galvanized layer was analyzed as well as the change of coating thickness loss quantity with time, thickness loss value was selected as the main influencing index, rounding off of effective data was used to accumulate data for sorting. With the method of establishing BP neural simulation network, state curve of coating thickness loss with salt spray time was fitted out, so theoretical service life of hot dip galvanized coating was predicted, which could provide the required time point for the secondary repair work of hot-dip galvanized layer. In addition, the simulation curve showed that the galvanized layer thickness loss value change experienced three stages of acceleration-smooth-reacceleration.
关 键 词:中性盐雾试验 热浸镀锌层 BP神经网络 寿命预测
分 类 号:TG178[金属学及工艺—金属表面处理]
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