【摘要】：由于工業(yè)污染的日趨嚴(yán)重,飛機(jī)結(jié)構(gòu)材料在服役過程中不可避免地要與酸性環(huán)境相接觸,使得飛機(jī)機(jī)身結(jié)構(gòu)不可避免地會(huì)受到不同程度的酸性腐蝕。飛機(jī)腐蝕問題一直是民航領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。飛機(jī)腐蝕不僅影響到飛機(jī)的安全,降低飛機(jī)的使用年限,導(dǎo)致飛機(jī)停飛甚至提前退役,而且給飛機(jī)的維修工作帶來沉重的負(fù)擔(dān),還造成巨大的維修成本。因此,對(duì)航空用鋁合金的腐蝕預(yù)測進(jìn)行研究有重大的意義。首先,本文以2024、5052以及7075鋁合金為研究對(duì)象,進(jìn)行不同條件下的酸性鹽霧實(shí)驗(yàn),設(shè)定鹽霧試驗(yàn)的pH值分別為2、3、5,鹽霧濃度分別為25g/L、50g/L、75g/L,腐蝕時(shí)間分別為24h、48h、72h。將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合,分別選取不同的試驗(yàn)條件組作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本集,并通過極差分析對(duì)正交試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果表明:采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測任意試驗(yàn)條件下的腐蝕速率;把正交組和頂點(diǎn)補(bǔ)充組同時(shí)作為學(xué)習(xí)樣本集的預(yù)測結(jié)果要優(yōu)于單單只有正交組作為學(xué)習(xí)樣本集的預(yù)測結(jié)果;采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合的方法,能夠減少試驗(yàn)次數(shù),提高預(yù)測精度,為鋁合金腐蝕預(yù)測提供一種新的實(shí)驗(yàn)方法思路。極差分析結(jié)果表明,對(duì)2024鋁合金單位面積的質(zhì)量損耗影響最大的是溶液的pH值,其次是鹽霧濃度,腐蝕時(shí)間的影響最小。而對(duì)于5052鋁合金和7075鋁合金來說,腐蝕時(shí)間的影響效果要大于鹽霧pH值和鹽霧濃度。然后將鹽霧試驗(yàn)所得到的數(shù)據(jù)與中國腐蝕與防護(hù)網(wǎng)上的鋁合金大氣暴露試驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合,建立模擬實(shí)際腐蝕情況的模型,并將該模型用于預(yù)測民機(jī)典型結(jié)構(gòu)件的腐蝕。結(jié)果表明,雖然預(yù)測的數(shù)值都要比實(shí)際值小,但在只考慮安全性的前提下,通過該模型得到的預(yù)測值是有效的。
【圖文】：

2.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1985 年，鮑威爾提出徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）。1988 年，羅威魯姆黑德將 RBF 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立了 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1989 年，杰克遜驗(yàn)證BF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合非線性連續(xù)函數(shù)的能力[21-22]。高斯函數(shù)是一種常用的徑向基函數(shù)，其表達(dá)式如式（2.1）所示。22rr e （2.RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2-1 所示。層為輸入層，它的作用是傳遞信號(hào)。它的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由輸入向量的維數(shù)決定；第為隱含層，它的作用是調(diào)整基函數(shù)的參數(shù)。它的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)根據(jù)所求解問題的復(fù)雜度擇；第三層為輸出層，它的作用是調(diào)整權(quán)值。其節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由輸出向量的維數(shù)來決23-26]。

圖 2-2 K-均值算法的流程圖選用的是高斯函數(shù)：221xp( )2 k iX X 差[28]。， 為所選取的聚類中心之間是最小均方算法（LMS）[29]。此外
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V252.2;V267

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本文編號(hào)：2676138