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摘要:
将人工神经网络引入镀锌钢板点焊的质量预测中,将实验得到的大量点焊规范参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习,通过其非线性映射的泛化能力自动抽取所学习知识的特征,描述点焊规范参数空间与焊点接头质量空间的映射关系.结果表明,学习后的神经网络的预测曲线能够合理地预测焊接电流对镀锌钢板点焊的焊点熔核直径与拉剪强度的影响规律,恰当地反映点焊的基本原理,说明人工神经网络在镀锌板点焊性能估测中的应用是可行的.
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人工神经网络在材料研究中的应用
人工神经网络
性能
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文献信息
篇名 人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 人工神经网络 镀锌钢板 点焊
年,卷(期) 2001,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 420-423
页数 4页 分类号 TQ453.9
字数 2152字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-2467.2001.03.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王敏 上海交通大学材料科学与工程学院 113 876 17.0 25.0
2 王宸煜 上海交通大学材料科学与工程学院 4 71 3.0 4.0
3 董溯攀 上海交通大学材料科学与工程学院 1 23 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
镀锌钢板
点焊
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
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