人工神经网络在CO2短路过渡焊质量评估中的应用

摘要：

将人工神经网络(ANN)技术引入CO2短路过渡焊领域,利用PC机实时采集焊接过程电流、电压信号,运用统计方法从电弧电压、焊接电流信号数据中提取出6个统计参数作为神经网络的输入量,以质量评估参数W作为网络的输出量,建立了统计参数和质量评估参数之间的关系模型.通过试验证明,在适当的学习训练后,该模型对焊接质量评估参数W的估测误差在10%以内.

关键词：CO2焊、短路过渡焊的质量评估、用人工神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：TG444+.74(焊接、金属切割及金属粘接)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9