神经网络在铝合金穿孔型等离子弧立焊中的应用

• 作者: 刘伟 雷玉成
• 来源期刊: 江苏大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 等离子弧焊 穿孔 立焊 神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TG403
• 字数: 2135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2002.04.017

摘要

铝合金穿孔型等离子弧立焊是一种高能密度焊,焊接过程是一个复杂的、多参数耦合的高度非线性过程,存在许多难以量化、不确定的知识,无法实现解耦,在生产中难以进行有效的控制.神经网络具有非线性映射和自组织、自学习的特点,使其在焊接领域中的应用具有一定的优势.本文基于MATLAB6.1的神经网络工具箱,利用3层BP人工神经网络建立铝合金穿孔型等离子弧立焊的输入-输出的网络模型,通过训练该网络,能够根据输入节点的各个焊接工艺参数值,预测焊缝形状的输出结果.焊缝的形状参数与网络模型预测结果的误差在8%以内.仿真试验结果表明,这个方案是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷玉成	江苏大学材料科学与工程学院	156	834	14.0	20.0
2	刘伟	江苏大学材料科学与工程学院	79	528	12.0	19.0