Study the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel using neural network modeling
العناوين الأخرى
دراسة تأثير محيط ماء البحر و خشونة السطح على معدل التآكل المنتظم للصلب الكربوني باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
المؤلف
المصدر
Basrah Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 12، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2012)، ص ص. 112-118، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث, تم دراسة تأثير محيط ماء البحر و خشونة السطح على معدل التآكل المنتظم في الصلب الكربوني (A516 grade 65) اعتمادا على الاختبارات العملية و نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية.
تضمنت الاختبارات العملية التحليل الكيميائي لمادة الصلب الكربوني, تشغيل و تحضير العينات, قياسات خشونة السطح للعينات, قياسات موصلية و ملوحة ماء البحر, و اختبار التآكل المنتظم.
استخدمت طريقة فقدان الوزن في حساب معدل التآكل المنتظم في الصلب الكربوني.
كذلك تم بناء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية لتنبؤ قيم معدل التآكل المنتظم (ملغرام / سنة) عند قيم مختلفة لموصلية و ملوحة ماء البحر و خشونة سطح العينات و ذلك بالاعتماد على نتائج الاختبارات العملية و التي استخدمت لتدريب و اختبار الشبكة العصبية الاصطناعية.
أظهرت نتائج البحث بأن هنالك توافق كبير بين قيم معدل التآكل المنتظم التي تم التنبؤ بها بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية و بين قيم معدل التآكل المنتظم العملية, أي أن قيمة معامل الارتباط = 0,9974.
الملخص EN
In this research, the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel (A516 grade 65) was studied depending on the experimental work and artificial neural network modeling.
The experimental work involves chemical composition, samples machining, and roughness measurements (for carbon steel specimens), conductivity and salinity measurements (for seawater), and uniform corrosion test.
Weight loss technique was employed in determining the uniform corrosion rate in carbon steel material.
Also, artificial neural network (ANN) model was built to predict the values of uniform corrosion rate (mpy) at different values of conductivity, salinity for seawater and roughness factor for carbon steel depending on the experimental results which were used train and test the ANN.
The results obtained of uniform corrosion rate by ANN predictions are shown to be agreed well against experimental values.
i.e.
correlation coefficient, R = 0.9974.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muhammad, Haydar Muadh. 2012. Study the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel using neural network modeling. Basrah Journal for Engineering Sciences،Vol. 12, no. 1, pp.112-118.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-307183
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Haydar Muadh. Study the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel using neural network modeling. Basrah Journal for Engineering Sciences Vol. 12, no. 1 (2012), pp.112-118.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-307183
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muhammad, Haydar Muadh. Study the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel using neural network modeling. Basrah Journal for Engineering Sciences. 2012. Vol. 12, no. 1, pp.112-118.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-307183
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix : p. 118
رقم السجل
BIM-307183
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر