基于径向基神经网络焊接接头力学性能预测

利用径向基神经网络建立了TC4钛合金,TIG焊焊接工艺参数与接头力学性能关系的网络模型.训练模型使用了27组数据,并对另外9组数据进行仿真.结果表明,以焊接电流、焊接速度和氩气流量作为网络输入参数,利用所建的模型能够对该焊接接头抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率进行较为准确的预测.通过与常用的标准BP神经网络模型比较发现,径向基网络相对于BP网络预测精度有了大幅度的提高,克服了BP网络训练时间长和容易陷入局部极小的缺点,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效途径.     

两种预测焊接接头力学性能的模糊神经网络

针对焊接过程的高度非线性、多种因素的交互作用复杂,难以预测焊后接头力学性能.以TC4钛合金TIG为基础,建立了自适应模糊神经网络（ANFIS）和模糊RBF神经网络（FRBFNN）焊接接头力学性能预测模型.以焊接工艺参数、接头力学性能作为预测模型的输入、输出参数.利用27组试验数据对模型进行训练,用另外6组试验数据进行仿...     

利用模糊神经网络技术预测焊接接头力学性能

探讨一种自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural networks,ANFIS)预测焊接接头力学性能的方法.通过测定TC4钛合金TIG焊接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率,结合焊接工艺参数建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型.利用该模型,并使用BP算法和BP算法与最小二乘相结合的混合算法,采用不同的输入变量隶属度函数、模糊子集数、迭代次数,对焊接接头力学性能进行了ANFIS仿真.结果表明,当采用混合算法,且模糊子集数为3时,网络训练和预测结果平均误差均远小于7%.能够满足实际生产的要求.使用MATLAB和Visuall C 混合编程开发了基于ANFIS焊接接头力学性能预测软件,可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率等力学性能进行较为准确地预测,为焊接接头的质量预测与控制提供了一条简捷、有效的新途径.     

基于低频采集数据的钢轨闪光焊接接头质量预测研究

为了实现钢轨闪光焊接接头质量的在线检测要求,低速采集了焊接过程中的焊接电流、焊接电压等焊接参数,从中提取出影响焊接接头质量的特征量作为焊接接头RBF神经网络质量预测模型的输入量,以试验所得的灰斑面积作为RBF神经网络的输出量,建立了基于RBF神经网络的钢轨闪光焊接接头质量预测模型,并采用训练后的模型进行预测,按铁道部TB/T1632-2005要求,预测准确率达到80%。由于采用低速采集,减少了数据量和处理量,采用RBF神经网络模型对灰斑面积进行预测基本能够满足钢轨焊接生产的实时性要求。     

基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头,通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化. 结果表明,经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求;将其与遗传算法相结合,在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合. 取可执行最优解转速1 037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1 440 W进行试验验证,焊接接头拉剪载荷达到8 860 N,与已报道最优接头相比提高11.4%. RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量,且具有较大的时间及经济优势.     

基于神经网络方法的焊接接头力学性能预测

针对焊接过程严重非线性和焊材中多种成分的复杂交互作用使得对接头力学性能的准确估算十分困难的实际问题,论述了神经网络技术在焊接接头力学性能预测方面的应用。研究了神经网络建模方法,提出采用均匀设计法优化设计神经网络参数,在四类17种钢材的焊接热模拟数据基础上,建立了预测焊接接头力学性能的神经网络模型。试验表明该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头及其热影响区的冲击韧度、抗拉强度、屈服强度、断面收缩率和硬度等力学性能进行较为准确的估算。试验表明,该预测方法较之传统统计方法,预测精度有了大幅度提高,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。     

基于神经网络的低合金铜接头性能测试

针对建立材料组织和相变物理模型估计不同焊接规范下接头力学性能的困难性,利用神经网络的非线性映射和建模能力,提出神经网络低碳合金钢焊接接头性能预测方法.首先在焊接热模拟试验机上获得了5种低合金钢不同焊接热循环条件下的接头力学性能数据,用于神经网络模型的训练和检验随后建立了BP神经网络预测模型,利用均匀设计法优化了神经网络参数.试验表明:该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头力学性能进行较为准确的估算,为焊接接头力学性能预测提供了一种有效的手段.     

基于自适应模糊神经网络焊接接头力学性能预测

通过对TC4钛合金进行TIG焊,并测定接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率,获得网络仿真所需的数据.结合使用BP算法与最小二乘相结合的混合算法,建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型.利用该模型进行仿真,其平均误差远小于7%.结果表明,该模型可根据焊接工艺参数对焊接接头的抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率等力学性能进行较为准确的预测,并且具有建模快、模型简单、预测速度快、预测精度高,泛化能力强的优点,从而为焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径.     

基于均匀设计法的T91钢管焊接接头工艺参数优化

以某锅炉厂T91钢管环形焊接接头为研究对象,采用均匀试验设计,以焊接电流、焊接电压、焊接速度、预热温度、焊后热处理温度、保温时间作为可调整的工艺参数,使用Abaqus有限元分析软件对焊后热处理的接头残余应力进行模拟。通过RBF神经网络和粒子群算法对焊接参数进行优化,并采用优化后的焊接参数进行了试验。结果表明,通过均匀试验设计的方法得到RBF神经网络拟合用的训练样本是可行的,大大降低了数据计算量。在优化的焊接工艺参数下预测的焊后最大残余应力与实际模拟值相近。采用优化的焊接参数进行试验得到的接头金相检验合格。     

基于神经网络的低合金钢接头性能测试

针对建立材料组织和相变物理模型估计不同焊接规范下接头力学性能的困难性,利用神经网络的非线性映射和建模能力,提出神经网络低碳合金钢焊接接头性能预测方法。首先在焊接热模拟试验机上获得了5种低合金钢不同焊接热循环条件下的接头力学性能数据,用于神经网络模型的训练和检验。随后建立了BP神经网络预测模型,利用均匀设计法优化了神经网络参数。试验表明：该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头力学性能进行较为准确的估算,为焊接接头力学性能预测提供了一种有效的手段。     

广义动态模糊神经网络焊接接头力学性能预测

建立广义动态模糊神经网络模型,用来预测焊接接头力学性能. 模型结构不再是建模时预设,而是在对逐个样本的学习过程中动态自适应调整. 引入椭圆基函数扩大函数的接收域,利用系统误差和模糊规则ε完备性作为模糊规则增加的依据,并将模糊规则ε完备性作为径向基单元的宽度确定准则. 以误差减少率评价模糊规则的重要性,并以此为依据对模型的模糊规则进行修剪. 采用三种不同厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验,获得17组训练样本和5组仿真样本数据,建模并仿真. 结果表明,该模型能够对焊接接头力学性能进行较为准确的预测.     

基于人工神经网络的焊接接头力学性能预测系统

对神经元网络在焊接接头力学性能预测上的应用做了探索,训练了焊接方法包括焊条电弧焊、气体保护焊、埋弧焊和TIG焊的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率和断面收缩率模型.并在此基础上设计完成了基于人工神经元网络的焊接接头力学性能预测系统.利用可视化界面编程技术和数据库技术制作了友好的人机用户界面.焊接接头力学性能预测系统包括添加...     

基于ANN的TA15钛合金TIG焊接头拉伸性能模型建立

近α型钛合金TAI5具有较好的综合力学性能,在飞机结构中有广阔的应用前景。针对TAI5钛合金进行了系统的TIG焊试验,并进行了焊接接头拉伸性能测试。在此基础上,基于人工神经网络（ANN）原理对影响TAI5钛合金TIG焊接头拉伸性能的主要参数进行了选取,确定ANN的输入和输出参数,建立了TAI5钛合金TIG焊接头拉伸性能ANN模型并对模型进行了优化及误差分析。结果表明,最终建立的拉伸性能模型能很好地适用于TAI5钛合金TIG焊接头拉伸性能的模拟,优于传统回归方法。     

基于遗传神经网络的焊接接头力学性能预测系统

文中广泛收集和整理企业第一线的焊接工艺和焊接接头力学性能数据,并建立起相关数据库.应用遗传算法优化BP神经网络,建立焊接接头力学性能预测模型,实现碳钢、低合金高强钢以及不锈钢的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率以及断面收缩率等力学性能指标预测.结果表明,材料成分和焊接工艺为影响接头力学性能的主要参数,应用遗传算法优化BP神...     

多臂协同焊接机器人运动学逆解及误差分析

为了实现飞机双曲度壁板与桁条之间T形接头双侧焊缝的精准焊接,提出基于神经网络的多臂协同焊接机器人逆运动学求解方法.在构建多臂协同焊接机器人DH模型并进行有效性验证的基础上,考虑焊接机器人各关节运动范围,获取样本数据.基于BP和RBF神经网络,将18个关节子空间映射到三条机械臂末端作业空间,把高维、非线性逆运动学求解问题转换为多输入多输出预测模型.对两种神经网络模型求解效果进行对比.结果表明,基于神经网络的多臂焊接机器人运动学逆解求解结果精度高,其中BP神经网络求解速度更快,而RBF神经网络的预测效果更好.