Study the effect of seawater environments and surface roughness on uniform corrosion rate of carbon steel using neural network modeling
Other Title(s)
دراسة تأثير محيط ماء البحر و خشونة السطح على معدل التآكل المنتظم للصلب الكربوني باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
Author
Source
Basrah Journal for Engineering Sciences
Issue
Vol. 12, Issue 1 (30 Jun. 2012), pp.112-118, 7 p.
Publisher
University of Basrah College of Engineering
Publication Date
2012-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
7
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix : p. 118
Record ID
BIM-307183