發(fā)布時間：2022-08-29 20:28

　　為提高冷軋帶鋼激光焊接質(zhì)量預測精度,提出了一種基于主成分分析和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡相融合的焊接質(zhì)量改進預測模型。以深沖級冷軋板（DC04）的激光焊接為例,首先利用主成分分析法對5個焊接參數(shù)進行分析,從中提取出影響焊接質(zhì)量的4個主要因素,形成新的訓練樣本并作為網(wǎng)絡輸入,以焊接接頭抗拉強度的大小表征焊接質(zhì)量的優(yōu)劣,并將其作為網(wǎng)絡輸出。然后通過遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,構(gòu)建出焊接質(zhì)量預測模型。仿真結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡模型相比,本文所建模型無論在預測精度上還是在收斂速度上都有了大幅提高,為實現(xiàn)焊接質(zhì)量的精準預測提供了一條行之有效的途徑。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 試驗及樣本獲取
    1.1 試驗材料及焊接設備
    1.2 拉伸試驗與樣本獲取
2 主成分提取
3 GA-BP預測模型的構(gòu)建
    3.1 模型原理
    3.2 預測模型的構(gòu)建
        3.2.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計
        3.2.2 網(wǎng)絡參數(shù)的設定
4 訓練及預測結(jié)果分析
    4.1 模型訓練
    4.2 模型預測
5 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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