钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价 |
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引用本文: | 王继纬,但琦,肖育,邵武. 钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价[J]. 后勤工程学院学报, 2013, 0(3) |
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作者姓名: | 王继纬 但琦 肖育 邵武 |
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作者单位: | 1. 后勤工程学院训练部,重庆401311 2. 后勤工程学院基础部,重庆401311 3. 69325部队,新疆844000 4. 73886部队,福建354000 |
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摘 要: | 钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.
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关 键 词: | 腐蚀预测 灰色系统 神经网络 腐蚀特征 |
Research and Evaluation on Prediction Model of the Corrosion of Steel Oil Tank Bottom |
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Abstract: | |
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Keywords: | corrosion prediction grey system neural network corrosion characteristic |
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