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基于主成分分析和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶鋼焊接質(zhì)量預(yù)測

發(fā)布時(shí)間:2022-08-29 20:28
  為提高冷軋帶鋼激光焊接質(zhì)量預(yù)測精度,提出了一種基于主成分分析和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的焊接質(zhì)量改進(jìn)預(yù)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(jìn)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(xùn)練樣本并作為網(wǎng)絡(luò)輸入,以焊接接頭抗拉強(qiáng)度的大小表征焊接質(zhì)量的優(yōu)劣,并將其作為網(wǎng)絡(luò)輸出。然后通過遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建出焊接質(zhì)量預(yù)測模型。仿真結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)模型相比,本文所建模型無論在預(yù)測精度上還是在收斂速度上都有了大幅提高,為實(shí)現(xiàn)焊接質(zhì)量的精準(zhǔn)預(yù)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(yàn)及樣本獲取
    1.1 試驗(yàn)材料及焊接設(shè)備
    1.2 拉伸試驗(yàn)與樣本獲取
2 主成分提取
3 GA-BP預(yù)測模型的構(gòu)建
    3.1 模型原理
    3.2 預(yù)測模型的構(gòu)建
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)定
4 訓(xùn)練及預(yù)測結(jié)果分析
    4.1 模型訓(xùn)練
    4.2 模型預(yù)測
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光焊接工藝參數(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)[J]. 劉荷花.  激光雜志. 2015(04)
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本文編號:3678962

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