基于BP神经网络的钢轨闪光对焊接头灰斑面积预测

张爱华; 高佛来; 牛小革; 罗欢

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基于BP神经网络的钢轨闪光对焊接头灰斑面积预测

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针对钢轨闪光对焊的特点,根据GAAS80/580焊机记录的压力、电流和动端位移随时间而变化的曲线,从中提取了10个主要影响接头灰斑面积的特征参数作为BP神经网络预测模型的输入量,建立了钢轨闪光对焊接头的灰斑面积预测模型.采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络模型对接头灰斑面积进行了预测.结果表明,提取的特征参数能较好地反映焊接接头灰斑情况,粒子群算法优化的BP神经网络预测模型能较准确地预测出焊接接头灰斑面积.

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来源
《焊接学报》 |2016年第11期|11-14|共4页
作者
张爱华; 高佛来; 牛小革; 罗欢;
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作者单位

兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050;

兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050;

兰州铁路局兰州工务机械段,兰州 730050;

兰州铁路局兰州工务机械段,兰州 730050;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无损探伤;
关键词
钢轨闪光对焊; 灰斑面积; BP神经网络; 预测模型; 粒子群算法;

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