基于人工神经网络的激光冲击区表面质量预报

摘要：

应用人工神经网络系统理论,采用机器学习方法,建立了激光冲击区表面质量与激光能量(E)、脉宽(P)、和光斑直径(D)之间的非线性映射关系.对于新的激光参数,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级.实践表明,神经网络方法,具有较强的非线性动态处理的能力.

关键词：激光冲击、表面质量等级、人工神经网络、非线性映射

所属期刊栏目：20

分类号：TG1;TG3

资助基金：江苏省应用研究项目;高等学校博士学科点专项科研项目

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4页

页码：107-110