人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用

王宸煜; 王敏; 董溯攀

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人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用

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将人工神经网络引入镀锌钢板点焊的质量预测中 ,将实验得到的大量点焊规范参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习 ,通过其非线性映射的泛化能力自动抽取所学习知识的特征 ,描述点焊规范参数空间与焊点接头质量空间的映射关系 .结果表明 ,学习后的神经网络的预测曲线能够合理地预测焊接电流对镀锌钢板点焊的焊点熔核直径与拉剪强度的影响规律 ,恰当地反映点焊的基本原理 ,说明人工神经网络在镀锌板点焊性能估测中的应用是可行的 .

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来源
《上海交通大学学报》 |2001年第3期|420-423|共4页
作者
王宸煜; 王敏; 董溯攀;
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作者单位

上海交通大学材料科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类焊接接头的力学性能及其强度计算;
关键词
人工神经网络; 镀锌钢板; 点焊; 接头质量; 熔核; 性能估测;

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