混合聚类RBF神经网络焊接接头力学性能预测

唐正魁; 董俊慧; 张永志; 候继军

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混合聚类RBF神经网络焊接接头力学性能预测

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摘要

构建混合聚类算法,与伪逆法结合建立RBF神经网络模型预测焊接接头力学性能.以TC4钛合金TIG焊接试验为基础,将焊接参数作为模型输入,焊后接头力学性能作为模型输出.通过仿真,该模型预测平均相对误差范围为1.74％～ 6.69％,具有较高的预测精度、适应性和泛化能力,能够预测焊接接头力学性能.采用数学解析对所建模型分解,得到焊接工艺参数与接头力学性能之间映射关系的函数表达式,可优化焊接工艺参数.利用焊接专业知识对模型的径向基单元参数进行调整,提高了模型的预测精度,为将焊接专家知识融入RBF神经网络模型开辟了新方法与途径.

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来源
《焊接学报》 |2014年第12期|105-108|共4页
作者
唐正魁; 董俊慧; 张永志; 候继军;
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作者单位

内蒙古工业大学材料科学与工程学院,呼和浩特010051;

内蒙古工业大学材料科学与工程学院,呼和浩特010051;

内蒙古工业大学材料科学与工程学院,呼和浩特010051;

内蒙古国电能源投资有限公司电力工程技术研究院,呼和浩特010080;

内蒙古工业大学材料科学与工程学院,呼和浩特010051;

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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
减法聚类; 模糊C均值聚类; 径向基神经网络; 焊接; 建模;

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