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题名干热沙漠地区涂层表面温度预测模型研究
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作者
刘翔
张凯
何建新
赵全成
王振海
肖安虹
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机构
西南技术工程研究所
甘肃敦煌大气环境材料腐蚀国家野外科学观测研究站
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出处
《环境技术》
2026年第1期47-61,共15页
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文摘
以涂层表面温度的监测为切入点,探究涂层在干热沙漠环境太阳辐射下的表面温度变化规律。首先对光纤试验涂层进行温度标定,其次对环境因素数据进行主成分分析,筛选对涂层表面温度影响较大的环境因素,应用统计学方法和机器学习算法,建立大气环境因素与涂层表面温度关联模型,建立的模型均能在一定程度上实现涂层表面温度预测。通过模型验证及统计参数评估,三种模型中BP神经网络预测效果最好,模型的预测准确率大于85%。因此,选用BP神经网络作为涂层表面温度的预测模型,为下一步的涂层表面温度与涂层退化间的关系研究提供理论支撑。
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关键词
涂层表面温度
光纤光栅
温度标定
主成分分析
多元线性回归
ARIMA时间序列分析
BP神经网络
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Keywords
coating surface temperature
fiber grating
temperature calibration
principal component analysis
multiple linear regression
ARIMA time series analysis
BP neural networks
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分类号
X820.5
[环境科学与工程—环境工程]
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