基于双重人工神经网络模型预测焊接接头强度系数的研究

• 作者: 刘政军 刘长军 张琨
• 来源期刊: 兵器材料科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 双重人工神经网络 超硬铝合金 脉冲熔化极氩弧焊 机械振动 接头强度系数
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TG407
• 语种: 中文
• DOI: 10.14024/j.cnki.1004-244x.20180828.006

摘要

针对7系超硬铝在传统熔焊过程中易出现热裂纹、气孔和焊接接头软化等问题,研究振动焊接工艺过程中,焊接工艺参数与焊接接头强度系数间的非线性关系机理,建立7075超硬铝振动焊接接头强度系数的双重人工神经网络评估模型,包括以焊接参数作为输入接头的焊缝参数、抗拉强度、伸长率和硬度预测模型,以及以4个子模型的预测输出为输入接头的焊接强度系数预测模型.根据建立的预测模型进行焊接接头强度试验,预测结果可以满足工程需要,具有工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘政军		176	852	12.0	20.0
2	刘长军		20	42	4.0	5.0
3	张琨		10	8	2.0	2.0