基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测

doi:10.16410/j.issn1000-8365.2018.11.035

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学

	基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测
	郭艳平 ; 陈剑虹 ; 侯凤贞
刊名	铸造技术
	2018-11-18
期号	2018年11期页码:2575-2579
关键词	人工神经网络 CMT 焊接参数焊缝几何形状焊透深度回归模型
ISSN号	ISSN：1000-8365
DOI	10.16410/j.issn1000-8365.2018.11.035
英文摘要	为了研究冷金属过渡(CMT)脉冲焊接过程中工艺参数对熔透、焊缝熔宽和焊缝余高的影响,提出了一种用于预测焊缝几何形状(焊缝高度和宽度)和熔透状态(深度和面积)的反向传播神经网络模型。该模型以峰值焊接电流,焊接速度和热量输入作为输入参数,且以焊缝高度和宽度、熔深和稀释面积作为输出参数,并给出了设计框架。结果表明,神经网络与训练数据有很好的一致性,可以有效地用于焊缝和熔透几何参数的预估。预测值与实验值之间的误差百分比较小,验证了提出模型的有效性。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/1381]
专题	兰州理工大学
作者单位	1.中国药科大学理学院 2.南京航空航天大学金城学院 3.兰州理工大学有色金属新材料实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	郭艳平,陈剑虹,侯凤贞. 基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测[J]. 铸造技术,2018(2018年11期):2575-2579.
APA	郭艳平,陈剑虹,&侯凤贞.(2018).基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测.铸造技术(2018年11期),2575-2579.
MLA	郭艳平,et al."基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测".铸造技术 .2018年11期(2018):2575-2579.