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基于多层ANN的机器人等离子熔射智能化模型
  • ISSN号：0253-360X
  • 期刊名称：《焊接学报》
  • 时间：0
  • 分类：TG174.442[金属学及工艺—金属表面处理;金属学及工艺—金属学]
  • 作者机构：[1]华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室,武汉430074, [2]数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉430074
  • 相关基金：国家“863”高技术研究发展计划资助项目（2007AA04Z142）;国家自然科学基金（50675081）;中国博士后科学基金（20080440940）
作者： 夏卫生[1,2], 张海鸥[2], 王桂兰[1], 杨云珍[1]
关键词： 机器人等离子熔射, 人工神经网络, 智能化模型, 残余应力, 孔隙率
中文摘要：

分析了机器人等离子熔射过程的神经网络模型的实现方法，基于多层人工神经网络（artitlcial neural network，ANN）建立了等离子熔射过程的智能化模型．基于该模型，系统研究了等离子弧电流、熔射距离、机器人扫描间距和速度对主要涂层性能参数-残余应力和孔隙率的影响规律，并通过试验数据库的学习对涂层性能参数进行预测．结果表明，模型预测结果与试验结果有着很好的吻合，解决了工艺试验结果中仅有离散数据且难以全面反映等离子熔射工艺参数-涂层性能之间复杂非线性关系的难题．

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期刊信息
  • 《焊接学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会 中国机械工程深地焊接学会 哈尔滨焊接研究所
  • 主编：王亚
  • 地址：哈尔滨市松北区创新路2077号
  • 邮编：150028
  • 邮箱：hjxbbjb@126.com
  • 电话：0451-86323218
  • 国际标准刊号：ISSN：0253-360X
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1178/TG
  • 邮发代号:14-17
  • 获奖情况:
  • 1990年获机械电子工业部年度优秀科技期刊二等奖,1992年获中国科学技术协会优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15422