基于RBF神经网络的钢轨交流闪光焊接头灰斑面积预测

摘要：

针对进口AMS60移动式钢轨交流闪光焊机,高速采集了U71Mn钢轨焊接过程中的焊接电流、电压和动端的位移,并从中提取了加速阶段闪光率、低压二及稳定烧化阶段闪光率、焊接接头的能量输入、烧化量、焊接时间、低压二及稳定烧化阶段短/断路权重因子、加速阶段的短/断路权重因子、顶锻量等8个影响焊接接头灰斑面积的特征量作为RBF神经网络预测模型的输入量,建立了RBF神经网络焊接接头灰斑面积的预测模型;以29个工艺试验焊接接头中的19个作为训练样本,对预测模型进行训练,以余下的10个作为检验样本,确定了扩展速度为1.5的预测模型,并采用训练后的预测模型进行预测,按铁道部标准TB/T1632-2005要求,预测准确率达到了100%.

关键词：钢轨交流闪光焊、RBF神经网络、灰斑面积、预测

所属期刊栏目：29

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：93-96