铝钢异种材料摩擦焊接质量的人工神经网络识别

• 作者: 刘小文 王泓 薛朝改 鄢君辉
• 来源期刊: 理化检验-物理分册
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 异种材料 摩擦焊接 接头质量 分类
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 测试技术与方法
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TG453+9
• 字数: 2703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4012.2001.03.006

摘要

异种材料摩擦焊接接头中二维及弥散分布的缺陷,常规无损检测方法很难可靠地检测出,因此必须建立异种材料摩擦焊接质量监控的新方法.以铝钢异种材料摩擦焊接为例,利用基于MATLAB的人工神经网络,根据纯铝-钢异种材料摩擦焊接过程中多个物理参量特征值实时检测结果,首次建立了异种材料摩擦焊接接头性能的分类模型.结果表明,该网格模型的运行效率高,分类成功率可达100%,可以直接用于摩擦焊接生产的可靠性评估,并可推广应用于摩擦焊接缺陷的识别和质量监控,成为一种新的控制手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王泓	西北工业大学材料学院	53	270	10.0	13.0
2	刘小文	西北工业大学材料学院	36	341	11.0	16.0
3	鄢君辉	西北工业大学材料学院	34	286	10.0	15.0
4	薛朝改	西北工业大学材料学院	5	58	4.0	5.0