基于深度学习的超窄间隙焊接质量评估方法研究

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附表索引

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2研究现状

1.2.1焊接质量评估的研究现状

1.2.2深度学习的研究现状

1.3内容与章节安排

第2章 超窄间隙焊接试验系统

2.1引言

2.2焊接试验平台

2.2.1专用焊枪

2.2.2弧焊电源与送丝机

2.2.3机械臂行走机构

2.2.4运动控制系统

2.3信号采集系统

2.3.1信号采集系统硬件构成

2.3.2信号采集系统软件设计

2.4焊剂带的制备

2.4.1焊剂片的制作工艺

2.4.2玻璃纤维网的制作工艺

2.4.3焊剂带的制作工艺

2.5试验数据来源与焊接质量评估标准

2.5.1设计并进行焊接试验

2.5.2焊接质量评估标准

2.6本章小结

第3章 焊接质量特征参数的提取

3.1引言

3.2焊接过程信号滤波算法

3.2.1算术平均值滤波算法

3.2.2递推平均滤波算法

3.2.3中值滤波算法

3.3特征提取

3.3.1基于经验的特征参数

3.3.2焊接过程信号时域分析

3.4焊接质量评估的特征参数组成

3.5本章小结

第4章 基于传统神经网络的超窄间隙焊接质量评估

4.1引言

4.2基于BP神经网络的超窄间隙焊接质量评估

4.2.1 BP神经网络简介

4.2.2 BP神经网络学习算法

4.2.3 BP神经网络参数的确定

4.2.4焊接质量评估流程及结果

4.3基于SVM的超窄间隙焊接质量评估

4.3.1 SVM简介

4.3.2 SVM原理

4.3.3 SVM参数调节

4.3.4焊接质量评估流程及结果

4.4本章小结

第5章 基于深度学习的超窄间隙焊接质量评估

5.1引言

5.2深度学习相关理论

5.2.1深度学习框架选择

5.2.2代价函数选择

5.2.3激活函数选择

5.2.4优化器选择

5.2.5有效避免过拟合

5.2.6硬件发展

5.3深度网络模型参数设定

5.3.1迭代次数及批样本数

5.3.2深度神经网络结构

5.3.3学习率

5.3.4焊接质量评估流程

5.4基于深度神经网络的焊接质量评估

5.4.1焊接质量评估模型

5.4.2试验结果分析

5.5本章小结

总结与展望

1总结

2展望

参考文献

致谢

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