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摘要:
大功率碟形激光焊接作为一种重要的新型激光加工技术在制造业领域得到日益广泛的应用.针对焊接过程多变量强耦合性以及反馈的实时性要求,提出了用支持向量机(SVR)对焊接过程中熔宽变化量进行预测的新方法,并根据焊接试验数据对其性能进行验证.同时分析对比了支持向量机与BP神经网络的预测效果.结果表明,BP神经网络和支持向量机的训练和单步预测效果良好,均可以应用在大功率碟形激光焊接过程中,但SVR模型要更加适应于大功率碟形激光焊接过程的样本训练和预测.当采样点数N值取10时预测效果最优.
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文献信息
篇名 大功率碟形激光焊支持向量回归熔宽预测算法
来源期刊 焊接学报 学科 工学
关键词 支持向量回归 大功率碟形激光焊接 熔宽预测
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 25-28
页数 分类号 TG409
字数 语种 中文
DOI
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 高向东 广东工业大学机电工程学院 160 1441 20.0 31.0
2 王腾 广东工业大学机电工程学院 2 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量回归
大功率碟形激光焊接
熔宽预测
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
焊接学报
月刊
0253-360X
23-1178/TG
大16开
哈尔滨市和兴路111号
14-17
1980
chi
出版文献量(篇)
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12
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