基于BP人工神经网络的高强度管线钢焊接接头性能参数CTOD预测系统

摘要：

针对实际中高强度管线钢焊接工艺参数的选择主要依据试验和经验的局限性,使用VC++6.0建立了预测高强度管线钢焊接接头性能参数裂纹尖端张开位移(CTOD)的BP神经网络模型.该模型输入层节点数为4,1个隐层,节点数为14,激活函数为Sigmoid型.根据试验数据提取平均热输入、壁厚、预热温度和接头区域作为预测模型的输入量,预测结果的平均绝对误差为0.154,预测值误差在±20%以内的样本数占总样本数的93.3%.结果表明,人工神经网络方法是预测管线钢焊接接头性能参数CTOD的一种有效途径,可为管线钢焊接过程中主要工艺参数的选择和优化提供有效的手段.

关键词：神经网络、焊接、裂纹尖端张开位移、预测、性能参数

所属期刊栏目：28

分类号：TG456(焊接、金属切割及金属粘接)

在线出版日期：2007-10-29（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：96-98