10.7512/j.issn.1001-2303.2017.03.13
基于BP神经网络的DP600点焊熔核参数建模
以焊接电压、焊接电流构造输入向量,熔核直径、热影响区外径和焊接区焊后厚度为输出量,建立DP600高强钢电阻点焊的熔核参数模型.推导了梯度下降法、动量梯度法和共轭梯度法三种权值算法,并用实际试验数据对模型进行训练和预测.结果表明,共轭梯度法训练后的预测结果误差率最低,所有参数的误差在8%内,乎均误差在4%内,可用于在线检测来提高产品质量.
DP600、电阻点焊、BP神经网络、训练优化
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TG409(焊接、金属切割及金属粘接)
中央高校专项业务经费2014811614
2017-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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