基于BP神经网络的钢轨闪光对焊接头灰斑面积预测
针对钢轨闪光对焊的特点,根据GAAS80/580焊机记录的压力、电流和动端位移随时间而变化的曲线,从中提取了10个主要影响接头灰斑面积的特征参数作为BP神经网络预测模型的输入量,建立了钢轨闪光对焊接头的灰斑面积预测模型.采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络模型对接头灰斑面积进行了预测.结果表明,提取的特征参数能较好地反映焊接接头灰斑情况,粒子群算法优化的BP神经网络预测模型能较准确地预测出焊接接头灰斑面积.
钢轨闪光对焊、灰斑面积、BP神经网络、预测模型、粒子群算法
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TG115.28(金属学与热处理)
国家自然科学基金资助项目50775105
2016-12-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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