基于多层ANN的机器人等离子熔射智能化模型

• 作者: 夏卫生 张海鸥 杨云珍 王桂兰
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人等离子熔射 人工神经网络 智能化模型 残余应力 孔隙率
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TG174.442
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2009.07.011

摘要

分析了机器人等离子熔射过程的神经网络模型的实现方法,基于多层人工神经网络(antificial neural network,ANN)建立了等离子熔射过程的智能化模型.基于该模型,系统研究了等离子弧电流、熔射距离、机器人扫描间距和速度对主要涂层性能参数-残余应力和孔隙率的影响规律,并通过试验数据库的学习对涂层性能参数进行预测.结果表明,模型预测结果与试验结果有着很好的吻合,解决了工艺试验结果中仅有离散数据且难以全面反映等离子熔射工艺参数一涂层性能之间复杂非线性关系的难题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂兰	华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室	207	2135	22.0	39.0
2	夏卫生	华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室	45	107	6.0	8.0
4	杨云珍	华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室	11	39	4.0	6.0
7	张海鸥		1	5	1.0	1.0