Application of generalized regression neural network method for corrosion modeling of steel embedded in soil

Ding Ling; Rangaraju Prasad; Poursaee Amir

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Application of generalized regression neural network method for corrosion modeling of steel embedded in soil

机译：广义回归神经网络方法在埋地钢中腐蚀建模中的应用

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In this work, a generalized regression neural network (GRNN) model is used to predict the corrosion potential values and corrosion current densities of ASTM A572-50 steel specimens embedded in nine soils with different physiochemical properties, i.e., pH, moisture content, resistivity, chloride content, sulfate and sulfite contents, and mean total organic carbon concentration. Experiments were conducted, and the corrosion current densities and corrosion potential values of the steel specimens embedded in the different soils were measured. The results obtained with the GRNN model agreed very well with the results of the experiments, suggesting that the proposed model is capable of predicting the corrosion activity of steel specimens embedded in different soils. (C) 2019 Production and hosting by Elsevier B.V. on behalf of The Japanese Geotechnical Society.

机译：在这项工作中，使用广义回归神经网络（GRNN）模型来预测ASTM A572-50钢试样在9种具有不同理化性质（例如pH，水分，电阻率，氯化物含量，硫酸盐和亚硫酸盐含量以及平均总有机碳浓度。进行了实验，测量了埋在不同土壤中的钢试样的腐蚀电流密度和腐蚀电位值。用GRNN模型获得的结果与实验结果非常吻合，表明所提出的模型能够预测埋在不同土壤中的钢试样的腐蚀活性。（C）2019年由Elsevier B.V.代表日本岩土工程学会制作和主持。

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来源
《Soils and foundations》 |2019年第2期|474-483|共10页
作者
Ding Ling; Rangaraju Prasad; Poursaee Amir;
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作者单位

Clemson Univ, Glenn Dept Civil Engn, Clemson, SC USA;

Clemson Univ, Glenn Dept Civil Engn, Clemson, SC USA;

Clemson Univ, Dept Mat Sci & Engn, Glenn Dept Civil Engn, Clemson, SC 29634 USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Neural network; Corrosion; Soil; Modeling;

机译：神经网络;腐蚀;土壤;建模;

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机译：基于回归和神经网络的土壤膨胀模型

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