Parameter selecting and quality predicting of spot welding based on artificial neural networks

This paper proposes a procedure for using artificial neural networks (ANN) in spot welding, and estabishesspot wilding parameter selecting ANN systems and sopt welding joint quality predicting ANN systems.It has been provedthat the ANN systems have high prediction precision ,providing a new way of parameter selecting and quality predicting in spot welding.     

Effects of surface treatments of galvanized steels on projection welding procedure

A group of projection welding experiments and joints tension-shear tests are carried out for cold-rolled steel sheets, galvanized steel sheets (GSS) without treatment, GSS with phosphating and GSS with surface greasing, respectively. The experimental results are regressively analyzed on the computers, then the projection welded joint tension-shear strength curve and the perfect welding currents range of each material are obtained. The results show that surface treatments of galvanized steels have effects on their spot weldabilities. Among the four kinds of materials, GSS with surface greasing have the worst spot weldability, for they need higher welding current and have a narrow welding currem range.     

基于混合推理机制的点焊工艺设计

焊接专家系统以传统的产生式系统的开发最为普遍，但存在着很多缺点。提出了一种ＣＢＲ和ＲＢＲ的混合推理机制，并将其应用于点焊工艺设计。结果证明，ＣＢＲ与ＲＢＲ的结合可以有效的克服单一ＲＢＲ的推理效率低，知识获取困难等缺点，从而显著地提高系统的性能。详细介绍了系统的结构，设计思想和推理机制。     

弹簧钢点焊缺陷及工艺措施

分析了弹簧钢电阻电焊接头常见的缺陷类型、形貌、成因及危害，提出了通过采用增大电极压力，调制焊接电流脉冲和随机多脉冲回火热处理等工艺措施可获得优质点焊接头，为钢质弹性件的以焊代铆提供了依据     

新型DR—36000型大容量电容储能点焊机的研制

交通标志板是交通通道中的指挥牌,是交通运输中的重要设施,它是用一面贴有反光膜的金属板和安装槽构成的。面板和安装槽都是铝材,目前其连接在国内仍旧主要采用铆接方式。 变通标志板大多安装在一定的高度,并且随着     

有效值——直流转换器AD536A

介绍了有效值——直流转换器AD536A的工作原理及使用方法     

基于人工神经网络的点焊工艺参数选择和质量预测

将人工神经网络技术（ＡＮＮ）引入点焊领域,建立了点焊工艺参数选择ＡＮＮ系统和点焊接头质量预测ＡＮＮ系统。验证表明,ＡＮＮ预测精度较好,为点焊工艺参数优选及焊点性能预测提供了一条新途径。     

基于专家系统和人工神经网络的点焊工艺参数选择

提出了一处集成专家系统和休工神经网络和电阻点焊工艺参数选择人工智能系统。试运行结果表明,该系统充分发挥了专家系统和人工神经网络各自优点,具有使用简单,预测准确度高,速度快等优点,是实用,合理的,这就为点焊工艺参数优选和接头质量预测提供了一种有效的新方法。     

点焊工艺设计智能混合系统研究

将计算机和人工智能技术引入点焊工艺设计,综合运用人工神经网络（ＡＮＮ）、基于事例失推理（ＣＢＲ）、模糊系统（Ｆｕｚｚｙ）、基于事例的学习（ＣＢＬ）以及产生式专家系统（ＥＳ）等多种智能方法,建立了一个点焊工艺设施有混和系统（ＩＳＳＷ）。工艺实验表明,本文所研制的ＩＳＳＷ可以满足点焊工艺基本要求。     

基于人工神经网络的点焊工艺参数选择和质量预测

将人工神经网络技术（ＡＮＮ）引入点焊领域，建立了点焊工艺参数选择ＡＮＮ系统和点焊接头质量预测ＡＮＮ系统。验证表明，ＡＮＮ预测精度较好，为点焊工艺参数优选及焊点性能预测提供了一条新途径。