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摘要:
利用人工神经网络所具有的高度非线性映射功能,对现役长输油气腐蚀管道失效压力进行预测,并综合分析了管径、壁厚、屈服强度、环向腐蚀速率、径向腐蚀速率、缺陷长度及蚀坑深度对腐蚀管道失效压力的影响。为了验证人工神经网络具有很好的通用性,通过选择6种不同管径的腐蚀管道样本训练集交叉对网络进行训练,并利用训练好的网络进行预测。结果表明,人工神经网络在满足工程需要的前提下,是一个比较准确、疗便的数学模型。
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文献信息
篇名 改进BP算法的腐蚀管道剩余强度预测
来源期刊 中国腐蚀与防护学报 学科 工学
关键词 腐蚀管道 神经网络 失效压力 非线性映射 剩余强度
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 404-408
页数 5页 分类号 TE988.2|O211.9
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞树荣 202 1522 19.0 27.0
2 李淑欣 12 96 4.0 9.0
3 孙宝财 7 6 2.0 2.0
4 曾海龙 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (93)
参考文献  (7)
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研究主题发展历程
节点文献
腐蚀管道
神经网络
失效压力
非线性映射
剩余强度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国腐蚀与防护学报
双月刊
1005-4537
21-1474/TG
大16开
沈阳市文化路72号金属所
8-256
1981
chi
出版文献量(篇)
1750
总下载数(次)
2
总被引数(次)
20671
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导