碳钢酸雨腐蚀行为的神经网络模型及应用

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1、重庆大学硕士学位论文1绪论微米/年。大型建筑如混凝土桥梁、房屋、道路以及高压线钢架等设施都是直接暴露在大气中,遭受酸雨冲刷侵蚀。酸雨与这些基础设施的构筑材料发生化学的或电化学的反应,造成诸如金属的锈蚀、水泥混凝土的剥蚀疏松、矿物岩石表面的粉化侵蚀以及塑料、涂料侵蚀等。重庆嘉陵江大桥,长度仅为南京长江大桥的二十分之一,但南京长江大桥维修周期为五年,而重庆要年年涂漆；南京电视塔十年维修一次,重庆电视塔每年维修一次。酸雨对于建筑材料的危害还体现在对文物古迹的破坏上，在酸雨的侵蚀下使文物面目皆非，石刻文字模糊。如著名

2、的杭州灵隐寺的“摩崖石刻”近年经酸雨侵蚀，佛像眼睛、鼻子、耳朵等剥蚀严重，面目皆非，修补后，古迹不“古”；上海市嘉定城中明代万历年间古建金沙塔,在酸雨的腐蚀作用下,表面层日益灰暗,显的颓废破败。图1.2被酸雨腐蚀的灵隐寺佛像Fig.1.2CorrodeBuddha酸雨给人类带来了巨大的损失，根据中国环境科学研究院、清华大学等单位的研究结果，由二氧化硫等导致的酸雨污染每年给我国造成损失超过1100亿元，整个大气污染所造成的损失每年约相当于我国GDP的2～3％。专家指出，这一估算所得的结果仍是偏低的。1.2人工神

3、经网络理论1.2.1人工神经网络的发展历史人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks），是一种模拟人类或动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。4重庆大学硕士学位论文1绪论人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。1943年美国的心理学家McCulloch和数学

4、家Pitts提出神经元生物学模型，即M-P模型。该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经网络模型的理论研究。此后60余年间神经网络系统理论大致经历以下三个发展阶段：自1943年M-P模型到该世纪60年代，这一时期可称为神经网络理论发展的初期阶段，这个时期的主要特点是多种网络模型的产生和学习算法的确定。如1944年Hebb提出了Hebb学习规则，该规则至今仍是神经网络的一个基本规则；1957年Rosenblatt提出的感知器模型等。上世纪60至70年代，神经网络的发展处于停滞时期，造成这种情况的

5、原因是发展过程中遇到了本质的困难，在当时的电子线路条件，神经元数量的大小受到极大的限制，因此神经网络系统不可能完成高度集成化、智能化的计算任务。同时，神经网络理论本身也有很多不完善的地方，所以其理论与应用研究工作进展缓慢。虽然如此，仍有很多科学家坚持研究工作，展开了增加网络功能和改善学习算法等方面的研究，为神经网络之后的发展奠定了坚实的基础。从20世纪80年代开始，神经网络理论发展进入了黄金时期。这个时期的标志性任务是美国加州工学院的物理学家JhonHopfield，他于1982年和1984年的两篇文章中提出

6、了模仿人脑的神经网络模型，即著名的Hopfield模型。20世纪80年代智能计算机的发展问题日益受到关注，处于从新的角度思考智能计算机的发展道路，神经网络系统理论受到更多的重视，多种模型、算法和应用问题被提出，完成了很多有意义的工作。经历了20世纪90年代的发展高潮后，目前神经网络系统正稳健发展，人们肯定了它的前途，同时又看到了它发展的障碍除了电子线路交叉的困难外，神经网络理论本身也有很多问题尚待解决，如多层感知器学习算法问题、神经网络模型的学习算法问题等等。1.2BP神经网络模型的结构神经网络是由大量的处理

7、单元即神经元相互连接而成，人工神经元是神经网络的基本处理单元，如图1.2所示，一般表现为一个多输入、单输出的非线形器件。其数学关系可描述为：n∑I=ωxθ−jjj=1y=f(I)其中xj（j=1,2,…，n）是从其它细胞传来的输入信号，θ为阈值，ωj为权系数表示连接的强度。f(x)为激发函数。5重庆大学硕士学位论文1绪论x0=1θx1yx2。∑f(x)xn图1.3神经元结构Fig.1.3Neuronsstructure人工神经元虽然简单,但大量的人工神经元组成神经网络,通过人工神经元之间的相互作用,就可以达到

8、输入和输出的高度非线性的映射关系,实现了对信息的处理和存储。根据连接方式的不同，神经网络可分为前向网络、反馈前向网络、相互连接型网络几大类。其中BP神经网（即误差反向传播网络）于1986年提出，属于前向网络，由一个输入层、一个输出层及若干个隐层组成。具有较强的学习和记忆能力，是迄今为应用得最广泛的神经网络，特别近年来的腐蚀领域研究大多是运用BP网络，本实验也采用这一网络。图1.4BP网络模型Fig.