10.3969/j.issn.1001-3814.2006.19.028
基于人工神经网络预测铝基复合材料瞬间液相扩散的接头性能
非连续增强铝基复合材料的瞬间液相(TLP)扩散焊的焊接工艺与其接头力学性能之间具有很强的非线性关系,人工神经网络是解决非线性映射关系的一种有效手段.本文以Al2O3p/6061Al的TLP扩散焊(用Cu箔作中间层)焊接工艺与接头抗剪强度的关系为研究对象,在Matlab语言环境下,以正交实验数据作为训练和预测样本,用5节点的单隐含层BP型神经网络进行了预测.结果表明:正交实验和人工神经网络相结合来预测铝基复合材料的TLP扩散焊接头性能是有效的,切实可行的.
人工神经网络、BP神经网络、预测、正交实验、瞬间液相扩散焊
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TG453+.9(焊接、金属切割及金属粘接)
2006-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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