利用模糊神经网络技术预测焊接接头力学性能

• 作者: 唐正魁 张艳飞 董俊慧
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应模糊神经网络 力学性能 预测 TIG焊
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TG407
• 字数: 3452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2008.07.008

摘要

探讨一种自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural networks,ANFIS)预测焊接接头力学性能的方法.通过测定TC4钛合金TIG焊接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率,结合焊接工艺参数建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型.利用该模型,并使用BP算法和BP算法与最小二乘相结合的混合算法,采用不同的输入变量隶属度函数、模糊子集数、迭代次数,对焊接接头力学性能进行了ANFIS仿真.结果表明,当采用混合算法,且模糊子集数为3时,网络训练和预测结果平均误差均远小于7%.能够满足实际生产的要求.使用MATLAB和Visuall C++混合编程开发了基于ANFIS焊接接头力学性能预测软件,可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率等力学性能进行较为准确地预测,为焊接接头的质量预测与控制提供了一条简捷、有效的新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董俊慧	内蒙古工业大学材料科学与工程学院	116	703	13.0	21.0
2	张艳飞	内蒙古工业大学材料科学与工程学院	4	53	3.0	4.0
3	唐正魁	内蒙古工业大学材料科学与工程学院	5	27	3.0	5.0