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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114739894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210295759.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置是由张卫冬;崔鹏;谢正荣;艾轶博;张琬滢;张媛媛;王校源;马宁设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置，涉及金属材料腐蚀速率预测技术领域。包括：基于量纲分析，选取腐蚀电流密度平方值作为中间变量，拟合“时间—腐蚀电流密度平方值”关系；使用复化梯形求积公式对腐蚀电流密度平方值沿时间进行数值积分；拟合“腐蚀电流密度平方积分值—屈服强度退化量”关系，得到钛合金屈服强度随时间的退化曲线以供工程服役参考；在所得屈服强度退化曲线的基础上，使用差分矩阵扫描该曲线以获得相对瞬时腐蚀速率vm。本发明提供的预测模型性能良好，拟合效果优异，可作为深远海环境中氟离子腐蚀条件下潜航器用钛合金材料服役安全的监测方法，补充了现有潜航器用钛合金材料腐蚀速率的预测方法。

本发明授权氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法，其特征在于，包括：S1：采集钛合金腐蚀实验数据；对所述实验数据进行预处理；所述步骤S1中，采集钛合金腐蚀实验数据，对所述实验数据进行预处理，包括：S11：将钛合金试样分成两组，分别置于不同氟离子浓度的浸泡液中进行浸泡腐蚀，将每组分为七个时间梯度；两组钛合金试样的同一时间梯度，为平行实验组；S12：对每个梯度浸泡腐蚀完成后的所述钛合金试样进行电化学参数测量；S13：对平行实验组的数据求算数平均值；若计算腐蚀电流数据则还需结合试件尺寸求出腐蚀电流密度并进一步求其平方值；对于上述操作所得结果，进行数据清洗；S2：通过组合使用多种神经网络，对预处理后的数据进行分段拟合；所述S2中，通过组合使用多种神经网络，对预处理后的数据进行分段拟合，包括：S21:通过组合使用多种神经网络，输入预处理后的各时间梯度的实验数据，对神经网络进行训练，分段拟合时间—腐蚀电流密度平方值；数据不足的时间段内，采用传统数学方法作预拟合以实现数据增强，再用于神经网络训练；S22:将用户期望预测的时间长度，离散为，将其输入已训练好的神经网络，输出相应的腐蚀电流密度平方值序列；对腐蚀电流密度平方值序列作数值积分，获得腐蚀电流密度平方积分值序列；S23:通过组合使用多种神经网络，对神经网络进行训练；分段拟合腐蚀电流密度平方积分—屈服强度退化量；数据不足的时间段内，采用传统数学方法作预拟合以实现数据增强，再用于神经网络训练；S3：整理神经网络中数据的拟合结果，得到钛合金屈服强度退化曲线；S4：在所述屈服强度退化曲线的基础上，使用差分矩阵扫描所述屈服强度退化曲线，获得相对瞬时腐蚀速率，完成氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测。

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