连续油管直缝高频焊热影响区最薄弱区硬度的神经网络预测

• 作者: 余晗 张敏 李琳 李继红 毕宗岳 赵鹏康
• 来源期刊: 焊管
• 关键词: 连续油管 HFW BP神经网络 硬度
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 5-8
• 分类号: TE973
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3938.2012.07.001

摘要

通过试验得出了连续油管HFW焊接接头最薄弱区域的力学性能,采用BP神经网络对该区域工艺性能进行仿真预测,研究了不同训练函数对网络性能的影响.对比分析不同训练函数下的网络性能,得出连续油管HFW焊接接头最薄弱区线能量-硬度预测模型,最终选取LM算法、SCG算法和动量BP算法对网络进行训练,采用这3种算法建立起的线能量-硬度模型精度较高,测试数据预测值与实测值平均相对误差分别为0.12％,0.095％和0.11％,表明神经网络模型能够很好地对“未知”硬度进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琳	西安理工大学材料科学与工程学院	33	109	6.0	8.0
2	张敏	西安理工大学材料科学与工程学院	194	788	14.0	17.0
3	李继红	西安理工大学材料科学与工程学院	112	401	10.0	14.0
4	赵鹏康	西安理工大学材料科学与工程学院	11	49	4.0	6.0
5	毕宗岳	宝鸡石油钢管有限责任公司钢管研究院	52	209	6.0	12.0
9	余晗	宝鸡石油钢管有限责任公司钢管研究院	13	25	4.0	4.0