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两种预测焊接接头力学性能的模糊神经网络研究

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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 组实验数据对模型进行训练,用另外6组实验数据进行仿真,结果表明:两种模糊神经网络模型都具有较高的预测精度能够用于焊接接头力学性能的预测,但在网络模型结构、训练速度、稳定性和泛化能力及反映真实情况方面,模糊RBF神经网络优于自适应模糊神经网络。

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来源
《第十五届全国焊接学术会议》|2010年|1-7|共7页
会议地点西宁
作者
董俊慧; 张永志;
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作者单位

中国机械工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类焊接接头的力学性能及其强度计算;
关键词
模糊神经网络; 焊接接头; 力学性能; 钛合金; 工艺参数; 预测模型;

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