基于BP神经网络遗传算法的薄板CMT点焊变形

• 作者: 罗留祥 邢彦锋
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 点焊 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TG407
• 字数: 2461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12073/j.hjxb.2019400104

摘要

焊接是汽车车身制造的一个关键环节,焊接质量的好坏严重影响汽车车身质量,所以焊接参数的选择至关重要.针对薄板焊接质量控制问题,论文利用BP神经网络解决非线性问题的优势,建立焊接变形量与工艺参数之间映射关系模型;结合遗传算法构建基于遗传神经网络焊接的工艺参数优化系统;同时设计正交试验,将该方法与正交试验法相对比.结果表明,该方法可以有效地实现CMT(cold metal transfer)点焊焊接变形预测与工艺参数优化.通过预测模型给出合理参数,指导钢薄板和铝合金薄板的CMT点焊变形试验,提高焊接的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢彦锋	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	33	121	7.0	10.0
2	罗留祥	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	2	6	1.0	2.0