基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

田亮; 罗宇; 王阳

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基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

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建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.

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来源
《上海交通大学学报》 |2013年第11期|1690-1696|共8页
作者
田亮; 罗宇; 王阳;
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作者单位

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类焊后处理;
关键词
遗传算法; 神经网络; 焊缝尺寸; 优化算法;

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