【摘要】：建立廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用來預(yù)測焊接接頭力學(xué)性能.模型結(jié)構(gòu)不再是建模時(shí)預(yù)設(shè),而是在對(duì)逐個(gè)樣本的學(xué)習(xí)過程中動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整.引入橢圓基函數(shù)擴(kuò)大函數(shù)的接收域,利用系統(tǒng)誤差和模糊規(guī)則ε完備性作為模糊規(guī)則增加的依據(jù),并將模糊規(guī)則ε完備性作為徑向基單元的寬度確定準(zhǔn)則.以誤差減少率評(píng)價(jià)模糊規(guī)則的重要性,并以此為依據(jù)對(duì)模型的模糊規(guī)則進(jìn)行修剪.采用三種不同厚度、不同工藝TC4鈦合金TIG焊接試驗(yàn),獲得17組訓(xùn)練樣本和5組仿真樣本數(shù)據(jù),建模并仿真.結(jié)果表明,該模型能夠?qū)附咏宇^力學(xué)性能進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測.
[Abstract]:A generalized dynamic fuzzy neural network model is established to predict the mechanical properties of welded joints. The model structure is no longer the presupposition of modeling, but dynamic adaptive adjustment in the learning process of each sample. An elliptic basis function is introduced to expand the receiving domain of the function. The system error and the completeness of the fuzzy rule 蔚 are used as the basis for the increase of the fuzzy rule, and the 蔚 completeness of the fuzzy rule is taken as the criterion for determining the width of the radial basis function unit. The importance of fuzzy rules is evaluated by the error reduction rate, and the fuzzy rules of the model are pruned based on the fuzzy rules. Using three different thickness and different process TC4 titanium alloy TIG welding test, 17 groups of training samples and 5 groups of simulation sample data were obtained, modeling and simulation. The results show that the model can accurately predict the mechanical properties of welded joints.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51165027) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2017MS(LH)0512)
【分類號(hào)】：TG407

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8 張U，

本文編號(hào)：2349724