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高强度管线钢焊接接头韧性参数CVN的神经网络预测系统
被引量：
1
1
作者
白世武
童莉葛
+1 位作者
刘方明
王立
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期106-108,112,共4页
使用VC++6.0建立了多层BP人工神经网络模型预测高强度管线钢焊接接头韧性参数夏比冲击(CVN)值。根据现场X70管线钢焊接参数,选择平均线能量、壁厚、预热温度、焊接位置和取样位置作为模型输入量,建立了节点数为14的一个隐层,激活函数为S...
使用VC++6.0建立了多层BP人工神经网络模型预测高强度管线钢焊接接头韧性参数夏比冲击(CVN)值。根据现场X70管线钢焊接参数,选择平均线能量、壁厚、预热温度、焊接位置和取样位置作为模型输入量,建立了节点数为14的一个隐层,激活函数为Sigmoid型的接头韧性参数CVN预测程序。194组样本数据均来自现场焊接数据,随机选取150组样本作为训练样本,其余44组样本作为预测结果的检验样本。分析了神经网络结构对预测结果的影响。预测值误差在20%以内的样本占测试样本数的77%。结果表明,在高强度管线钢焊接中,基于ANN(artificial neural network)的CVN预测方法可为合理选择焊接工艺参数提供一种有效途径。
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关键词
高强度管线钢
夏比冲击韧性参数
人工神经网络
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职称材料
题名
高强度管线钢焊接接头韧性参数CVN的神经网络预测系统
被引量：
1
1
作者
白世武
童莉葛
刘方明
王立
机构
天津大学材料科学与工程学院
北京科技大学机械工程学院
中国石油天然气管道科学研究院
出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期106-108,112,共4页
文摘
使用VC++6.0建立了多层BP人工神经网络模型预测高强度管线钢焊接接头韧性参数夏比冲击(CVN)值。根据现场X70管线钢焊接参数,选择平均线能量、壁厚、预热温度、焊接位置和取样位置作为模型输入量,建立了节点数为14的一个隐层,激活函数为Sigmoid型的接头韧性参数CVN预测程序。194组样本数据均来自现场焊接数据,随机选取150组样本作为训练样本,其余44组样本作为预测结果的检验样本。分析了神经网络结构对预测结果的影响。预测值误差在20%以内的样本占测试样本数的77%。结果表明,在高强度管线钢焊接中,基于ANN(artificial neural network)的CVN预测方法可为合理选择焊接工艺参数提供一种有效途径。
关键词
高强度管线钢
夏比冲击韧性参数
人工神经网络
Keywords
high strength pipeline steel
Charpy-V notch impact toughness parameters
artificial neural network
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高强度管线钢焊接接头韧性参数CVN的神经网络预测系统
白世武
童莉葛
刘方明
王立
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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