动态模糊RBF神经网络焊接接头力学性能预测建模

• 作者: 张永志 朱红玲 董俊慧
• 来源期刊: 航空材料学报
• 关键词: 动态模糊RBF神经网络 预测 焊接 建模 力学性能
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TG407
• 语种: 中文
• DOI: 10.11868/j.issn.1005-5053.2016.5.005

摘要

建立动态模糊径向基神经网络RBF( Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络( Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明：模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董俊慧	内蒙古工业大学材料科学与工程学院	116	703	13.0	21.0
2	张永志	内蒙古农业大学机电工程学院	5	9	2.0	3.0
3	朱红玲	内蒙古大学创业学院商学教学部	2	6	1.0	2.0