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基于神经网络优化的车身镀锌板点焊性能预测
  • ISSN号：0253-360X
  • 期刊名称：焊接学报
  • 时间：0
  • 页码：77-80
  • 语言：中文
  • 分类：TG453.9[金属学及工艺—焊接]
  • 作者机构：[1]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（50575140）;高校博士点基金资助项目（20050248028）
  • 相关项目：点焊熔核形成过程仿真与伺服焊枪点焊质量实时控制
作者： 张延松|陈关龙|赵欣|张小云|
关键词： 车身镀锌钢板, 点焊, 人工神经网络, 预测, 优化
中文摘要：

针对汽车车身常用的镀锌钢板（GNW2和DP600）的点焊性能预测问题进行了研究，引入人工神经网络模型来描述点焊工艺参数空间同焊点接头质量空间的映射关系；在对普通网络存在的缺陷问题进行深入分析的基础上，结合大量试验综合考虑，对网络模型进行了优化改进；然后将试验得到的大量点焊工艺参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习。结果表明，学习后的优化神经网络模型能够准确有效地预测焊接电流对点焊熔核直径、压痕深度以及拉剪强度的影响规律。亦即该优化神经网络模型可有效地实现对车身镀锌钢板点焊性能的预测，且预测精度和准确率较高，符合工程需要，具有一定的实用价值。

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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