基于RBF神经网络的稀土碱性焊条焊缝耐蚀性预测

作者：王玉荣; 乌日根^*

来源：焊接技术, 2018, 47(09): 128-8.

DOI：10.13846/j.cnki.cn12-1070/tg.2018.09.037

• 焊条
• RBF网络
• 稀土氧化物
• 耐蚀性
• 预测

通过正交试验设计9组稀土氧化物碱性焊条的药粉配方,并获取焊缝腐蚀深度的样本数据,利用Matlab的工具箱函数Newrb建立RBF神经网络预测模型,研究了稀土氧化物对焊缝耐碱蚀性能的影响和效应作用。结果表明, RBF神经网络较好地反映稀土氧化物与焊缝腐蚀深度之间的非线性关系,预测精度较高,可用于焊缝耐碱蚀性能的有效预测;适量稀土氧化物有利于提高焊缝耐碱蚀性能,其效应曲线具有抛物线特征;当添加w(La2O3)1%, w(CeO2)1%和w(Y2O3)1%焊条的焊缝腐蚀深度预测值达到最小,其腐蚀深度为0.000 8 mm/a。

• 单位
  包头职业技术学院