电弧焊熔透ICA-BP神经网络识别模型

高向东; 林俊; 萧振林; 陈晓辉

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以氩弧焊熔透状态识别为研究对象,研究一种基于ICA (Imperialist Competitive Algorithm)的BP(Back Propagation)神经网络识别模型方法.首先利用ICA全局搜索不易陷入局部极值及搜索速度快的特点对神经网络权值和阈值初始化,再用BP算法对神经网络进行训练.通过摄取焊接过程中的熔池图像,提取熔池面积、熔宽以及熔池质心位置作为神经网络预测模型的输入量,分析熔池图像三个特征与焊缝熔透状态的映射关系,最终建立熔透状态预测模型.结果表明,采用ICA-BP神经网络能够有效地预测焊缝的熔透状态.

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来源
《焊接学报》 |2016年第5期|33-36|共4页
作者
高向东; 林俊; 萧振林; 陈晓辉;
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作者单位

广东工业大学机电工程学院广东省计算机集成制造重点实验室,广州510006;

广东工业大学机电工程学院广东省计算机集成制造重点实验室,广州510006;

广州番禺高勋染整设备制造有限公司,广州511400;

广州番禺高勋染整设备制造有限公司,广州511400;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类焊接自动化技术;
关键词
熔透; 识别; ICA; BP神经网络;

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