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摘要:
设计了电阻点焊过程动态参数监测系统,采集焊接电压、电流以及电极位移信号,建立以交流电阻点焊过程中的周波参数为输入空间,以试样的抗拉剪切强度为输出空间的点焊质量预测神经网络模型,为实现电阻点焊质量在线监控奠定了理论基础.试验结果证明了RBF神经网络用于这类应用场合的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于电极位移信号的电阻点焊质量预测模型
来源期刊 电焊机 学科 工学
关键词 RBF人工神经网络 电阻点焊 在线监控 抗拉剪切强度
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目 专题讨论 电阻焊技术
研究方向 页码范围 17-22
页数 6页 分类号 TG438.2
字数 4116字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2303.2005.02.006
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 陈剑虹 兰州理工大学材料学院 194 1914 22.0 31.0
2 马跃洲 兰州理工大学材料学院 60 493 13.0 18.0
3 史建涛 兰州理工大学材料学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
RBF人工神经网络
电阻点焊
在线监控
抗拉剪切强度
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
电焊机
月刊
1001-2303
51-1278/TM
大16开
成都市二环路东一段29号
62-81
1971
chi
出版文献量(篇)
7223
总下载数(次)
12
总被引数(次)
27966
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导