摘要：选用飞机结构材料2024铝合金进行不同条件下的酸性盐雾实验,设定盐雾实验的 pH 值分别为 2、3、5,盐雾浓度分别为 25 g/L、50 g/L、75 g/L,腐蚀时间分别为 24 h、48 h、72h。将径向基函数神经网络(radial basis functionneural networks,RBF)与正交实验设计相结合,选取不同的实验条件组作为神经网络的学习样本集,并通过极差分析对正交实验结果进行分析。结果表明:采用 RBF 与正交实验设计相结合的方法,能够较准确地预测任意实验条件下的腐蚀速率,减少实验次数,提高预测精度;把正交组和顶点补充组同时作为学习样本集的预测结果要优于单单只有正交组作为学习样本集的预测结果。极差分析结果表明,对 2024 铝合金单位面积的质量损耗影响最大的因素是溶液的 pH 值,其次是盐雾浓度,腐蚀时间的影响最小。