遗传算法优化的神经网络熔深预测模型

• 作者: 张宪 江爱荣
• 来源期刊: 轻工机械
• 学科: 工学
• 关键词: 金属加工 熔化板气体保护焊(GMAW) 遗传算法 BP神经网络 熔深预测
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 研究·设计
• 页码范围: 27-31
• 分类号: TP15|TG444
• 字数: 4868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2895.2011.03.007

摘要

依据熔化极气体保护焊(GMAW)焊接时对焊缝熔深的影响因素,结合遗传算法,建立以焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊缝熔宽为输入、以熔深为输出的BP神经网络焊缝熔深预测模型.仿真试验和结果分析表明:使用遗传算法能得到神经网络较好的初始权值和阈值,能显著提高网络性能;所建模型符合已有的焊接熔深理论研究,并且预测误差较小,具有较好的泛比能力和较高的预测准确性,对工程实际具有一定的指导意义.图6表1参15

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宪	浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室	67	1033	18.0	30.0
2	江爱荣	浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室	4	13	2.0	3.0