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题名含油海洋环境下316L仪表管点蚀深度预测模型研究
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作者
骆正山
刘月
骆济豪
王小完
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机构
西安建筑科技大学管理学院
北京理工大学睿信学院
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出处
《材料保护》
CAS
CSCD
2024年第8期32-37,46,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41877527)。
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文摘
为了提升316L不锈钢仪表管在含油海洋大气环境下点蚀深度的预测精度,建立了基于改进粒子群算法优化的直接离散灰色点蚀深度预测模型[SCPSO-DDGM(1,1,λ)]。首先以暴露实验点蚀数据为例,建立DDGM(1,1)模型,并利用新信息变权弱化缓冲算子、等维灰数递补对模型进行动态改进;后采用非线性变化惯性权重和正弦余弦学习因子提高粒子群算法(PSO)的寻优能力和收敛速度,引入高斯扰动策略增强PSO跳出局部最优的能力,进而用SCPSO对改进后的DDGM(1,1,λ)模型中的权重参数λ进行寻优;最终在MATLAB中进行仿真计算,分析对比SCPSO-DDGM(1,1,λ)模型与GM(1,1)、DDGM(1,1)、PSO-DDGM(1,1,λ)模型的预测结果。结果表明:在研究的时间区间内,经优化的新模型预测深度与实际深度高度吻合,较于对比模型性能更优。证明SCPSO-DDGM(1,1,λ)模型能够有效预测仪表管点蚀深度,为仪表管的腐蚀研究提供了新的思路与方法。
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关键词
含油海洋大气环境
316L不锈钢仪表管
点蚀深度
改进粒子群优化算法(scpso)
DDGM(1
1
λ)模型
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Keywords
oil-bearing marine atmospheric environment
316L stainless steel instrument tube
pitting depth
improved particle swarm opti-mization(scpso)
DDGM(1,1,λ)model
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分类号
TG172
[金属学及工艺—金属表面处理]
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