一种基于BP神经网络模型的冲蚀失效定量预测方法

摘要

一种基于BP神经网络模型的冲蚀失效定量预测方法：建立BP神经网络模型，BP神经网络模型：包含1个输入层，2个隐含层和1个输出层；数据采集和处理，即基于冲刷腐蚀机理分析，得到影响材料冲蚀速率的重要参数，建立参数样本数据库；BP神经网络模型训练；BP神经网络模型预测，即当取得与参数样本数据库中都不同的5种工况参数的样本时，按照顺序计算第一个隐含层、第二个隐含层和输出层神经元的输出值，计算得到的输出值，即为5种工况参数下的腐蚀率。本发明提供一种能够解决传统预测模型问题的方法，可准确、快速的预测材料的冲蚀速率。具有特别重要的现实意义和可观的经济价值。