一种基于SAO优化LSTM的双相不锈钢腐蚀性能预测方法

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一种基于SAO优化LSTM的双相不锈钢腐蚀性能预测方法
申请号:CN202510272804
申请日期:2025-03-10
公开号:CN120089258A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于SAO优化LSTM的双相不锈钢腐蚀性能预测方法,利用基于SAO优化LSTM的双相不锈钢腐蚀性能预测模型,以固溶温度、保温时间作为输入,以腐蚀电流密度为输出,从而预测获得不同热处理后试样的腐蚀电流密度;所述双相不锈钢腐蚀性能预测模型通过梯度固溶‑电化学腐蚀试验设定的固溶温度和保温时间以及获取的腐蚀电流密度作为数据集训练获得。
技术关键词
双相不锈钢 LSTM模型 交流阻抗谱测试 LSTM神经网络模型 人工海水 长短期记忆神经网络 非暂态计算机可读存储介质 电火花线切割机 金刚石研磨膏 冷镶模具 饱和甘汞电极 晶体 电化学工作站 密度 块状试样 超参数 马弗炉 保温 处理器 辅助电极
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