焊接过程的神经网络建模及控制研究

采用人工神经网络方法对焊接过程进行建模及控制，并以ＧＴＡＷ作为对象加以实施。用误差反传网络（ＢＰ网）建立了静态过程ＧＴＡＷ熔透情况下表征其质量的正面熔宽、背面熔宽与施焊参数之间的关系，即静态模型，并从质和量两个方面验证了该模型的可行性。提出了采用两个网络对ＧＴＡＷ动态过程建模及控制的方法，并通过实验验证了所提方案的正确性。文中所提的方法从根本上不同于以往的以固定结构数学模型为基础的建模及控制的方法，无需对过程作任何假设，所建模型与实际过程符合较好。实验证明，该方法具有容错性好、通用性强和抗干扰能力强等优点，为焊接过程的建模及智能化控制找出了一条新途径。     

A study on frequency domain mathematics model of arc welding reverse converter

Arc welding converter (AWC) power source is a nonlinear and discrete a bnormal system. It is difficult to get the accurate analytic solution in theory. In this paper, an average state equation of the system is established by means of state space analysis method. The mathematics model of the reverse converter is gotten after the average equation of the system is linearized. The model is a two ranks oscillation link. With the parameters of the AWC, when the condition of (1/RC)2 >>4/LC is available, the mathematics model may be simplified to as erial structure which includes a integral link and a one rank inertia link. On the basis of this, it can be analyzed and rectified in frequency domain, then some groups of reality rectification parameters are gotten around the theory rectific ation parameters. These groups of parameters are taken to do the resistance load experiment and welding technology experiment. The result of experiment accords with the theory analysis result. This paper also provides some practical analysis of the model under the large signal process such as the sudden opening of the load, short circuit, turning on and turning off the machine. The result of the research shows that the power source system of AWC can be analyzed and rectified by the frequency domain analysis method in the engineering. The deduced mathemat ics model of small signal average frequency domain shows the basic characteristics of the system, and the structure parameters of the system is formed by R, L, C and switching ratio D. The model is very simple and clear, and it can be used to analyze and design the power source system of AWC and it can also be used to direct the regulation for dynamic characteristics of the system.     

逆变式电阻焊机的研究进展

介绍了逆变电阻点焊机的特点,国内外逆变点焊机的研究现状,提出了逆变点焊电源研制过程中存在的几个问题。     

应用基础研究与科技成果转化的探讨

以我们我为承担国家自然科学基金资助的应用基础研究工作为实例,用理论到实践的体会来论证应用瞄准高新技术及其产品,跟踪世界科技发展的前沿,以及两者紧密结合,相互依存和推动的辨证关系。通过实行“产学研官：的有机结合,加速高新技术成果的转化,实现一条龙的研究开发和。     

机器人焊缝跟踪神经网络控制的研究

研究神经网络技术在弧焊机器人焊缝跟踪过程中的应用,通过神经网络在笛卡尔空间轨迹的补偿作用,确定出基于笛卡尔空间参考轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络控制器。与传统的关节计算力矩法相比,所设计的神经网络控制器具有良好的控制特性及较强的鲁棒性,焊缝跟踪精度得到了显著的提高。     

基于神经网络的焊接过程建模及控制研究

采用人工神经网络方法对焊接过程进行建模及控制．并以ＧＴＡＷ作为对象加以实施。用误差反传网络（ＢＰ网）建立了静态过程ＧＴＡＷ熔透情况下表征其质量的正面熔宽、背面熔宽与施焊参数之间的关系，即静态模型，并从质和量两个方面验证了该模型的可行性。提出了采用两个网络对ＧＴＡＷ动态过程建模及控制的方法，并通过实验验证了所提方案的正确性。文中所提的方法从根本上不同于以往的以固定结构数学模型为基础的建模及控制的方法，无需对过程作任何假设，所建模型与实际过程符合较好。实验证明，该方法具有容错性好、通用性强和抗干扰能力强等优点，为焊接过程的建模及智能化控制找出了一条新途径。     

基于变分的SAR图像目标特征增强方法

研究了SAR图像目标特征增强的变分方法.通过分析P-M扩散方程中的扩散系数,得出梯度(Canny)边缘检测算子对SAR图像的非恒虚警性使得滤波后图像的边缘变得模糊.而ROA算子能有效地检测出图像中的边缘,但较难检测出图像中的强散射点目标.基于SAR幅度图像中相干斑噪声的Rayle igh分布,从最大后验概率估计出发,结合ROA边缘检测图像以及SAR幅度信息来构造扩散系数,建立SAR图像目标特征增强的变分模型.实测SAR图像处理结果显示该方法在充分抑制均匀区域的相干斑噪声的同时能较好地保护并增强图像的边缘和强散射区域.     

MS－DOS优化内存管理技术的研究

本文在深入剖析ＰＣ机的内存结构及ＭＳ—ＤＯＳ内存管理发展历程的基础上，介绍了ＭＳ－ＤＯＳ优化内存管理的一般方法。指明了如何利用ＭＳ—ＤＯＳ中的工具软件查找并释放可用的内在空间，然后再加以验证。文中还给出了具体的实例。     

北京·埃森焊接展是推动焊接学科、技术与产业发展的一股强力

始于1952年在德国埃森(Essen)市举办的首届“焊接与切割”博览会,展出面积7000m~2。在一百多个展台上,主要展示出令人印象深刻的各种焊接技术的最新成就、新产品,其中包括在机械制造、船舶制造、起重机、矿山机械、桥梁以及在化学工业等的应用。同时还举办了“大型焊接技术会”,进行技术报告和广泛的交流,参观者和与会人员数多达65000人。他们除了来自德国之外,还     

晶体管弧焊逆变器及其能量损耗

通过对晶体管弧焊逆变器模拟装置能量损耗的分析,以提高其效率及可靠性,进行合理设计。