低合金高強(qiáng)鋼接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)及焊接工藝管理.pdf

1、本文針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，焊接工藝評(píng)定要做大量的工藝評(píng)定試驗(yàn)，提出了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法來(lái)對(duì)焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)的方法來(lái)改進(jìn)焊接工藝評(píng)定。
　　在取得了實(shí)際工藝評(píng)定試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)低合金高強(qiáng)鋼埋弧焊、氣體保護(hù)焊和鎢極氬弧焊等焊接方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了以母材化學(xué)成分、填充金屬化學(xué)成分、焊接規(guī)范參數(shù)和焊后熱處理參數(shù)等作為輸入?yún)?shù)的焊接接頭力學(xué)性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。建立的模型分別對(duì)極限抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度、延伸率和斷面收縮率等力

2、學(xué)性能指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。
　　本文還綜合運(yùn)用遺傳算法（Genetic Algorithm）來(lái)優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的方法，對(duì)模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)行了有效地改進(jìn)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。對(duì)模型性能的分析表明，焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)規(guī)律符合已有研究結(jié)論，預(yù)測(cè)誤差小于5％。隨著樣本數(shù)據(jù)的不斷充實(shí)，樣本覆蓋空間的不斷擴(kuò)大，力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用范圍將不斷擴(kuò)大，其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值也必將越來(lái)越高。
　　本文進(jìn)一步運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)