本文選題：激光-電弧復(fù)合焊接 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《應(yīng)用激光》2015年06期

【摘要】：在激光-電弧復(fù)合焊接試驗(yàn)中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬預(yù)測(cè)焊縫形貌時(shí),由于眾多的焊接工藝參數(shù)以及模型輸出參數(shù)使得預(yù)測(cè)結(jié)果和試驗(yàn)真實(shí)形貌誤差較大,而且模型對(duì)焊接參數(shù)變化不靈敏。因此,引入多種群遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始權(quán)值和閾值逐代優(yōu)化,可以避免未成熟的收斂問(wèn)題,使得優(yōu)化后的模型對(duì)焊縫形貌預(yù)測(cè)具有較高精度。同時(shí),將模型的輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)轉(zhuǎn)換,得到利用熔深、熔寬、余高三個(gè)形貌尺寸參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)焊接工藝參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型。綜合上述模型得到一套由理想熔深、熔寬、余高的焊縫形貌尺寸對(duì)應(yīng)的焊接工藝參數(shù),進(jìn)而模擬出具體的焊縫形貌曲線圖的系統(tǒng)。通過(guò)優(yōu)化模型預(yù)測(cè)的形貌和實(shí)際形貌對(duì)比,預(yù)測(cè)誤差在5%以內(nèi),參數(shù)轉(zhuǎn)化后,優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型誤差在3%左右。結(jié)合兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)系統(tǒng),最后得到的預(yù)測(cè)形貌和實(shí)際形貌誤差在10%左右。此系統(tǒng)可以避免大量的試驗(yàn),大大縮短復(fù)合焊接研究周期,對(duì)焊接工藝參數(shù)優(yōu)化具有重要意義。
[Abstract]:In the laser-arc composite welding test, when using neural network to simulate and predict the weld morphology, because of the numerous welding process parameters and model output parameters, the error between the predicted results and the true shape of the test is large. Moreover, the model is insensitive to the variation of welding parameters. Therefore, introducing multi-population genetic algorithm to optimize the initial weights and thresholds of neural networks from generation to generation can avoid the premature convergence problem and make the optimized model have a high precision for the prediction of weld morphology. At the same time, by converting the input parameters and output parameters of the model, a network model is developed to predict the welding process parameters by using the parameters of depth, width and residual height. Based on the above model, a set of welding process parameters corresponding to the size of ideal weld depth, weld width and residual height were obtained, and the specific weld profile curves were simulated. The prediction error is less than 5% and the error of the optimized prediction model is about 3% after parameter transformation. Combined with the prediction system of the two prediction models, the error of the predicted morphology and the actual morphology is about 10%. This system can avoid a large number of tests and greatly shorten the research period of composite welding, which is of great significance to the optimization of welding process parameters.
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):51305044)
【分類號(hào)】：TP18;TG456.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 曾U喺，

本文編號(hào)：2082811