基于神经网络的X65管线钢闪光焊接头性能预测

摘要：

针对X65管线钢闪光焊接头质量受多个工艺参数影响,焊后接头力学性能难以预测的问题,采用BP(误差反向传播)人工神经网络的方法建立X65管线钢闪光焊接头力学性能预测模型,用于预测焊接接头的弯曲试验结果.确定了五个接头力学性能特征量,建立了输入层节点数为5、隐含层节点数为12的预测模型,同时对归一化公式进行改进.实际结果表明,网络的预测精度较好,能够为焊接接头力学性能预测提供参考.

关键词：管线钢闪光焊、BP神经网络、力学性能、预测

所属期刊栏目：44

分类号：TG457.6;TG456.9(焊接、金属切割及金属粘接)

资助基金：国家国际科技合作专项资助项目2011DFB70050;广东省对外科技合作专项资助项目2012B050100014;广州市国际科技交流与合作专项资助项目2012J5100049;广东省重点实验室建设项目资助项目2012A061400011

在线出版日期：2014-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：136-140