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摘要:
在焊接质量控制过程中,一个重要的考察因素就是熔宽.焊接是一个多因素强耦合问题,为了研究预测熔宽变化情况,采用支持向量机回归熔宽预测.构造出支持向量回归模型,并利用实验数据验证其准确性,借助于BP神经网络作为对比,以检验支持向量回归熔宽预测的效果.结果表明,BP神经网络和支持向量都能够很好地用于大功率碟形激光焊接过程,其中SVR更加合适,并且支持向量机预测效果在步数相同的情况下明显优于BP神经网路的预测结果.SVR在N=3时取得最优值,可是计算量与计算时间随N值减小时反而会增加,在综合了多方面的因素后,最终确定N=10为最优解.
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文献信息
篇名 基于数学模型的大功率碟形激光焊支持向量回归熔宽预测
来源期刊 电焊机 学科 工学
关键词 大功率碟形激光焊 支持向量回归 熔宽预测
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 重点关注
研究方向 页码范围 87-90
页数 4页 分类号 TG439.4
字数 2064字 语种 中文
DOI 10.7512/j.issn.1001-2303.2014.11.21
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1 冯铁勇 8 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
大功率碟形激光焊
支持向量回归
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
电焊机
月刊
1001-2303
51-1278/TM
大16开
成都市二环路东一段29号
62-81
1971
chi
出版文献量(篇)
7223
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