教育部“春晖计划”(Z2005-2-01002)
- 作品数：3 被引量：28H指数：3
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- 基于径向基神经网络焊接接头力学性能预测被引量：16
- 2008年
- 利用径向基神经网络建立了TC4钛合金TIG焊焊接工艺参数与接头力学性能关系的网络模型。训练模型使用了27组数据,并对另外9组数据进行仿真。结果表明,以焊接电流、焊接速度和氩气流量作为网络输入参数,利用所建的模型能够对该焊接接头抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率进行较为准确的预测。通过与常用的标准BP神经网络模型比较发现,径向基网络相对于BP网络预测精度有了大幅度的提高,克服了BP网络训练时间长和容易陷入局部极小的缺点,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效途径。
- 张永志董俊慧张艳飞
- 关键词：RBF神经网络钛合金
- 利用模糊神经网络技术预测焊接接头力学性能被引量：11
- 2008年
- 探讨一种自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural networks,ANFIS)预测焊接接头力学性能的方法。通过测定TC4钛合金TIG焊接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率,结合焊接工艺参数建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型。利用该模型,并使用BP算法和BP算法与最小二乘相结合的混合算法,采用不同的输入变量隶属度函数、模糊子集数、迭代次数,对焊接接头力学性能进行了ANFIS仿真。结果表明,当采用混合算法,且模糊子集数为3时,网络训练和预测结果平均误差均远小于7%,能够满足实际生产的要求。使用MATLAB和Visual C++混合编程开发了基于ANFIS焊接接头力学性能预测软件,可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率等力学性能进行较为准确地预测,为焊接接头的质量预测与控制提供了一条简捷、有效的新途径。
- 董俊慧张艳飞唐正魁
- 关键词：自适应模糊神经网络力学性能TIG焊
- 基于自适应模糊神经网络焊接接头力学性能预测被引量：8
- 2007年
- 通过对TC4钛合金进行TIG焊,并测定接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率,获得网络仿真所需的数据。结合使用BP算法与最小二乘相结合的混合算法,建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型。利用该模型进行仿真,其平均误差远小于7%。结果表明,该模型可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率等力学性能进行较为准确的预测,并且具有建模快、模型简单、预测速度快、预测精度高,泛化能力强的优点,从而为焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。
- 张艳飞董俊慧张永志
- 关键词：自适应模糊神经网络力学性能
