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。
声明:
“基于BP神经网络模型的冲蚀失效定量预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)