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基于神经网络方法的焊接接头力学性能预测
被引量：
10
1
作者
石秊
樊丁
陈剑虹
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期73-76,132,共4页
针对焊接过程严重非线性和焊材中多种成分的复杂交互作用使得对接头力学性能的准确估算十分困难的实际问题,论述了神经网络技术在焊接接头力学性能预测方面的应用。研究了神经网络建模方法,提出采用均匀设计法优化设计神经网络参数,在四...
针对焊接过程严重非线性和焊材中多种成分的复杂交互作用使得对接头力学性能的准确估算十分困难的实际问题,论述了神经网络技术在焊接接头力学性能预测方面的应用。研究了神经网络建模方法,提出采用均匀设计法优化设计神经网络参数,在四类17种钢材的焊接热模拟数据基础上,建立了预测焊接接头力学性能的神经网络模型。试验表明该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头及其热影响区的冲击韧度、抗拉强度、屈服强度、断面收缩率和硬度等力学性能进行较为准确的估算。试验表明,该预测方法较之传统统计方法,预测精度有了大幅度提高,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。
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关键词
焊接接头
力学性能
预测
神经网络
均匀设计
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职称材料
题名
基于神经网络方法的焊接接头力学性能预测
被引量：
10
1
作者
石秊
樊丁
陈剑虹
机构
兰州理工大学甘肃省有色金属新材料重点试验室一省部共建国家重点实验室培育基地
出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期73-76,132,共4页
基金
甘肃省自然基金资助项目
文摘
针对焊接过程严重非线性和焊材中多种成分的复杂交互作用使得对接头力学性能的准确估算十分困难的实际问题,论述了神经网络技术在焊接接头力学性能预测方面的应用。研究了神经网络建模方法,提出采用均匀设计法优化设计神经网络参数,在四类17种钢材的焊接热模拟数据基础上,建立了预测焊接接头力学性能的神经网络模型。试验表明该模型可根据钢材成分和焊接规范对焊接接头及其热影响区的冲击韧度、抗拉强度、屈服强度、断面收缩率和硬度等力学性能进行较为准确的估算。试验表明,该预测方法较之传统统计方法,预测精度有了大幅度提高,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效的途径。
关键词
焊接接头
力学性能
预测
神经网络
均匀设计
Keywords
Hardness
Mechanical properties
Neural networks
Tensile strength
分类号
TG407 [金属学及工艺—焊接]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络方法的焊接接头力学性能预测
石秊
樊丁
陈剑虹
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
10
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