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摘要:
GTAW(钨极气体保护电弧焊)是一种能够很好控制线能量,进行高质量薄板焊接的方法.焊接过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统,在实际焊接过程中难以实现实时、有效的在线控制.模糊控制吸收了人的经验思维的特点;神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点;遗传算法是一种全局优化搜索方法,具有简单通用、普遍性强,适合并行处理和应用范围广的优点.作者将三者有机地结合起来,在模糊神经网络控制器的基础上利用了改进的遗传算法,并分析了其网络结构和离线学习的方法,协调利用三者的优势设计了一种新型的模糊控制器,并使之用于脉冲GTAW仿真中,结果证明了该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的模糊神经网络控制器在GTAW中的应用
来源期刊 焊接学报 学科 工学
关键词 GTAW 模糊神经网络 控制器 遗传算法
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 专题论文
研究方向 页码范围 47-50
页数 4页 分类号 TG409
字数 2561字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-360X.2003.04.013
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 雷玉成 江苏大学材料科学与工程学院 156 834 14.0 20.0
2 程晓农 江苏大学材料科学与工程学院 344 2629 24.0 32.0
3 陈希章 江苏大学材料科学与工程学院 39 300 11.0 15.0
4 张成 江苏大学材料科学与工程学院 17 100 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
GTAW
模糊神经网络
控制器
遗传算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
焊接学报
月刊
0253-360X
23-1178/TG
大16开
哈尔滨市和兴路111号
14-17
1980
chi
出版文献量(篇)
6192
总下载数(次)
12
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65273
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