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基于径向基神经网络焊接接头力学性能预测

张永志  董俊慧  张艳飞  
【摘要】:利用径向基神经网络建立了TC4钛合金TIG焊焊接工艺参数与接头力学性能关系的网络模型。训练模型使用了27组数据,并对另外9组数据进行仿真。结果表明,以焊接电流、焊接速度和氩气流量作为网络输入参数,利用所建的模型能够对该焊接接头抗拉强度、抗弯强度和断后伸长率进行较为准确的预测。通过与常用的标准BP神经网络模型比较发现,径向基网络相对于BP网络预测精度有了大幅度的提高,克服了BP网络训练时间长和容易陷入局部极小的缺点,为实现焊接接头力学性能预测提供了一条有效途径。

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