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摘要
采用非线性动力学系统的BP数据网络进行管材涂层腐蚀性能预测。首先采用增重法获取9种腐蚀工况下的增重数据,将获取的数据用于构建BP神经网络模型,通过传输和反演操作设置拓扑结构为6×15×1的BP神经网络,然后基于90组实验数据用于验证和评价BP神经网络预测模型,最后通过对优选出的涂层进行Ni-Cr系涂层的机理分析,从而解决生物质电站锅炉"四管"的腐蚀问题,研发的抗腐蚀涂层具有较好的经济性和实用性。
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单位广东电网有限责任公司电力科学研究院; 电子工程学院; 华北电力大学
