两种预测焊接接头力学性能的模糊神经网络

张永志; 董俊慧

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两种预测焊接接头力学性能的模糊神经网络

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针对焊接过程的高度非线性、多种因素的交互作用复杂,难以预测焊后接头力学性能.以TC4钛合金TIG为基础,建立了自适应模糊神经网络（ANFIS）和模糊RBF神经网络（FRBFNN）焊接接头力学性能预测模型.以焊接工艺参数、接头力学性能作为预测模型的输入、输出参数.利用27组试验数据对模型进行训练,用另外6组试验数据进行仿真.结果表明,两种模糊神经网络模型都具有较高的预测精度;能够用于焊接接头力学性能的预测,但在网络模型结构、训练速度、稳定性和泛化能力及反映真实情况方面,模糊RBF神经网络优于自适应模糊神经网络.

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来源
《焊接学报》|2011年第11期|104-107|共4页
作者
张永志; 董俊慧;
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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;

内蒙古电力工程技术研究院,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;

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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
自适应模糊神经网络; 模糊径向基神经网络; 焊接; 力学性能; 预测;

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