本文關(guān)鍵詞：人工智能算法在GTAW焊接中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華東理工大學(xué)》 2013年

人工智能算法在GTAW焊接中的應(yīng)用

李瑞瑞  

【摘要】：隨著焊接件在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛,焊接件的質(zhì)量被高度重視,而熔透控制對于獲取穩(wěn)定的焊接質(zhì)量至關(guān)重要,因此熔透的精確預(yù)測及焊接工藝參數(shù)的確定成為焊接領(lǐng)域的重要研究課題。建立熔透預(yù)測模型,由熔池正面特征參數(shù)映射出熔透信息,為熔透的實時控制提供依據(jù)。建立焊接專家系統(tǒng),可以為焊接工作提供幫助、降低參數(shù)確定的復(fù)雜度、縮短所需時間、有利于提高工作效率和經(jīng)濟效益,促進企業(yè)發(fā)展。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個重要分支,具有獨特的自組織、自學(xué)習(xí)、快速處理、高度容錯及很強的非線性函數(shù)逼近能力。針對焊接過程的高度復(fù)雜性,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量建模方法建立熔透預(yù)測模型。由于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的問題,提出全局最優(yōu)自適應(yīng)變異的粒子群算法(GBAMPSO),建立基于GBAMPSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。 本文在專家系統(tǒng)設(shè)計部分再次利用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)優(yōu)勢,將其用于專家系統(tǒng)的知識獲取模塊,有利于系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的管理和更新。本文所設(shè)計的專家系統(tǒng)具有獨立的模塊,包括工藝參數(shù)查詢、設(shè)計、焊接設(shè)備選型及網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)等部分。以Visual Basic6.0作為開發(fā)工具,采用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計方法,實現(xiàn)各模塊的建立過程。Matlab因其強大的運算能力被用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測過程,并通過ODBC數(shù)據(jù)源接口與系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫交互,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本的讀取和預(yù)測結(jié)果的寫入操作,達到優(yōu)化工藝參數(shù)、擴充知識庫的目的。 仿真結(jié)果表明,基于GBAMPSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熔透預(yù)測模型比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更準(zhǔn)確的逼近效果,滿足GTAW熔透預(yù)測的要求。測試結(jié)果表明,本文所設(shè)計的專家系統(tǒng)運行過程穩(wěn)定、結(jié)果可靠,為其他專家系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)提供可供參考的知識。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TG444.74;TP18
【目錄】：

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7 熊雪梅;參數(shù)化模糊遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在植物病害預(yù)測的應(yīng)用[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2004年

8 李智;電站鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運行與應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2005年

9 王承;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法研究[D];電子科技大學(xué);2005年

10 譚陽紅;基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模模擬電路故障診斷研究[D];湖南大學(xué);2005年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊立儒;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷的研究與實現(xiàn)[D];解放軍信息工程大學(xué);2010年

2 劉蘭蘭;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的H型鋼粗軋工藝參數(shù)優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2011年

3 田鵬明;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動主動控制研究[D];太原理工大學(xué);2012年

4 姜宇;發(fā)動機裂解設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究[D];吉林大學(xué);2012年

5 邢遠(yuǎn)凱;基于決策樹和遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2010年

6 高寶建;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月降水預(yù)報模型在洪澤湖的應(yīng)用研究[D];南京信息工程大學(xué);2012年

7 陳少華;基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究[D];山東科技大學(xué);2010年

8 來建波;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時間預(yù)測研究[D];云南大學(xué);2011年

9 閆超;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析[D];安徽理工大學(xué);2011年

10 段成均;時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];重慶交通大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：人工智能算法在GTAW焊接中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：77211