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郭阳阳

作品数：4 被引量：19H指数：2
供职机构：华北电力大学更多>>
发文基金：北京市自然科学基金更多>>
相关领域：金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇金属学及工艺

主题

  • 3篇电站
  • 3篇变电
  • 3篇变电站
  • 2篇地网
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇接地网
  • 2篇腐蚀率
  • 2篇Q235钢
  • 1篇电化学
  • 1篇电化学阻抗
  • 1篇电化学阻抗谱
  • 1篇镀锌
  • 1篇盐雾
  • 1篇盐雾试验
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇土壤腐蚀
  • 1篇阻抗谱
  • 1篇网络模型

机构

  • 4篇华北电力大学

作者

  • 4篇郭阳阳
  • 3篇花广如
  • 3篇李文浩
  • 1篇房静

传媒

  • 1篇腐蚀与防护

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2016
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
海岛环境下金属设备防腐性能的测试方法
本发明公开了一种海岛环境下金属设备防腐性能的测试方法，具体包括以下步骤：A.测试带涂层金属试样的动电位极化曲线，拟合带涂层金属试样的交流阻抗谱和自腐蚀电位；B.对带涂层金属试样进行盐雾模拟实验，记录涂层表面的腐蚀情况；C...
花广如李文浩郭阳阳
文献传递
基于神经网络模型的海南变电站接地网Q235钢腐蚀率预测被引量：11
2017年
运用MATLAB软件在土壤腐蚀等级评价指标上随机生成了2 000组训练样本和200组测试样本来增强网络的鲁棒性(抗变换性)和样本识别准确性,找出了适合BP和RBF神经网络模型的结构参数,构建出了性能和稳定性都较好的BP和RBF神经网络模型。用现场采集的海南省变电站土壤腐蚀相关数据分别对已建并训练的BP和RBF神经网络模型进行检验,并用这两种模型对变电站接地网普遍使用的Q235钢的腐蚀速率进行了预测。结果表明:两种模型预测的准确率均在95%以上;BP神经网络模型在结构和运算方面比RBF神经网络模型好,但需要设定的参数多、较繁琐,而RBF神经网络模型只需设定Spread值,较简单,且RBF神经网络模型在训练精度和泛化能力方面均优于BP神经网络模型。
花广如李文浩郭阳阳
关键词：Q235钢RBF神经网络
变电站Q235镀锌钢接地网的腐蚀率预测方法
本发明公开了一种变电站Q235镀锌钢接地网的腐蚀率预测方法，具体包括以下步骤：A.确定土壤腐蚀性影响因子，获取数据样本；B.数据归一化；C.运用神经网络训练学习得到腐蚀率测试评价网络模型；D.验证校核腐蚀率测试评价网络模...
花广如李文浩郭阳阳房静
文献传递
基于神经网络的海南变电站土壤对Q235钢的腐蚀预测研究
接地网的安全是确保变电站中电力系统安全运行、电力设备正常工作和工作人员生命安全的重要保障。由于接地网的材料多采用Q235钢，且常年埋在地下，地下复杂的土壤环境常对其产生腐蚀问题，导致其接地性能劣化进而影响整个电网的正常运...
郭阳阳
关键词：钢材料土壤腐蚀神经网络
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