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基于人工神经网络的螺旋埋弧焊管焊缝形状预测研究

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声明

第一章 绪论

1.1课题研究背景

1.2课题研究的目的与意义

1.3人工神经网络的应用

1.3.1人工神经网络在焊接中的应用

1.3.2人工神经网络在焊缝形状预测中的应用

1.4论文题目来源与研究内容

1.4.1题目来源

1.4.2研究内容

第二章 影响螺旋埋弧焊管焊缝形状参数的因素

2.1螺旋埋弧焊管焊缝形状参数

2.1.1焊缝余高

2.1.2焊缝熔宽

2.1.3焊缝熔深

2.1.4焊缝过渡角

2.1.5内外焊重合量

2.2影响螺旋埋弧焊管焊缝形状参数的因素

2.2.1焊接规范参数的影响

2.2.2焊接工艺因素的影响

2.3本章小结

第三章 人工神经网络及其MATLAB的应用

3.1人工神经网络的概念

3.2人工神经网络的发展历史

3.3人工神经网络的应用

3.4人工神经网络的基本理论

3.4.1人工神经网络的基本原理

3.4.2人工神经网络模型的类型

3.4.3人工神经网络的学习

3.5 BP神经网络

3.5.1 BP神经网络结构

3.5.2 BP算法

3.5.3 BP网络参数选取与确定

3.6用MATLAB中的神经网络工具箱进行BP网络设计

3.6.1 MATLAB语言的特点

3.6.2 MATLAB实现BP算法的基本步骤

3.6.3训练数据的导入

3.7本章小结

第四章 方案设计

4.1总体设计

4.2焊缝形状描述功能的详细设计

4.3焊缝形状预测功能的详细设计

第五章 焊缝形状描述及其特征参数的获取

5.1描述焊缝形状的思维方法

5.1.1正向思维

5.1.2逆向思维

5.1.3采用逆向思维的技术路线的优点

5.2焊缝形状描述的流程图

5.3焊接规范参数数据的获取

5.4制备试样

5.5焊缝形状特征参数数据的获取

5.6本章小结

第六章 螺旋埋弧焊管焊缝形状参数及其图形的预测

6.1模型选取

6.2网络结构与参数设计

6.2.1输入、输出层设计

6.2.2隐层及节点的设计

6.2.3传递函数及训练算法的选取

6.2.4训练参数预置

6.2.5初始权值和阈值的选取

6.3训练阶段

6.3.1训练样本的选取

6.3.2采用训练样本对网络训练

6.4模型的检验

6.4.1模型对焊缝形状预测的检验

6.4.2模型对焊缝形状参数的预测能力检验

6.5焊接规范参数预测模型的建立

6.6图形用户界面的设计

6.6.1预测

6.6.2网络修正

6.7本章小结

第七章 结论

致谢

参考文献

附录 部分程序代码

攻读硕士学位期间所发表的论文

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摘要

焊接是一个涉及很多因素的复杂过程,要得到高质量的焊接结构,就要有效地控制其焊接工艺参数。由于焊缝形状的好坏,反映了焊接工艺参数选择的正确与否,而工艺参数的选择又直接影响着焊缝形状质量。因此,准确地预测焊缝形状特征参数,建立焊接工艺参数与焊缝形状特征参数之间的映射关系具有十分重要的意义。
   本文从分析螺旋埋弧焊管焊缝形状参数(焊缝余高、焊缝熔深、焊缝熔宽、焊缝过渡角、内外焊重合量等)的影响因素出发,在工艺因素和结构因素不变的前提下,重点研究了焊缝形状参数与主要工艺参数之间的关系。并利用人工神经网络在处理非线性问题时的特长及其在组织自学习等方面的技术优势,建立了基于人工神经网络的,可对焊缝形状的五个特征参数(焊缝余高、焊缝熔深、焊缝熔宽、焊缝1/2余高处的熔宽和焊缝2/3熔深处的熔宽)进行预测的预测系统。
   研究表明,创建切实可行的焊管焊缝形状预测模型,首先要建立实样数据库,包括样本焊缝截面图像及其数学描述方程组和记录样本的工艺参数、焊缝形状特征参数等;其次,利用计算机图像处理系统、数据库的储存和导出功能为焊缝形状特征参数预测提供条件。
   本文通过调用MATLAB中的神经网络工具箱来仿真训练建立起来的BP神经网络模型,经过精心设计和反复训练,得出了最佳的网络结构与参数。利用该模型可预测得到焊缝形状特征参数,并能绘制出随工艺参数不同而变化的焊缝截面形状图形,使得预测具有较大的直观性。
   本文的界面设计是将BP网络预测模型打包,并用MATLAB图形用户界面设计编辑器GUIDE开发出基于人工神经网络的螺旋埋弧焊管焊缝形状预测系统。
   通过研究,证明以逆向思维的方式和现场收集的试样数据为研究基础,基于人工神经网络的螺旋埋弧焊管焊缝形状预测是可行的。

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