基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng)研究.pdf

1、焊接接頭的力學(xué)性能是焊接產(chǎn)品質(zhì)量控制的主要指標(biāo)之一,目前國內(nèi)外大多采用拉伸、沖擊、彎曲等試驗來確定力學(xué)性能。這種傳統(tǒng)方法對人員、材料及設(shè)備都提出了較高要求,從而提高了產(chǎn)品的成本。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,焊接接頭力學(xué)性能模擬和預(yù)測越來越受到關(guān)注。本文系統(tǒng)地研究了利用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測焊接接頭力學(xué)性能的不同方法和途徑,利用遺傳算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了焊接接頭力學(xué)性能的預(yù)測。
　　 首先,本文廣泛收集和整理企業(yè)第一線的焊接工藝和焊

2、接接頭力學(xué)性能數(shù)據(jù),建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效地的管理。通過分析大量的數(shù)據(jù)記錄,得出材料成分和焊接規(guī)范為影響接頭力學(xué)性能的主要參數(shù)。
　　 其次,本文重點分析了BP網(wǎng)路模型特點,研究了其梯度下降訓(xùn)練算法,利用MATLAB和高級語言設(shè)計了基于BP網(wǎng)絡(luò)模型的焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng),并分別對焊接接頭力學(xué)性能進(jìn)行了仿真預(yù)測。實現(xiàn)了碳鋼、低合金高強(qiáng)鋼以及不銹鋼的焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測,主要包括接頭的抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度、延伸

3、率以及斷面收縮率,同時分析了各參數(shù)變化對接頭力學(xué)性能的影響。
　　 本文進(jìn)一步通過遺傳算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定了遺傳算法編碼方案,研究了適應(yīng)度函數(shù)及選擇、交差和變異策略,建立了新的神經(jīng)網(wǎng)路模型-遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)路模型。研究了該模型的算法學(xué)習(xí)規(guī)則以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)路的焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng)。應(yīng)用該系統(tǒng)預(yù)測了TIG焊接頭抗拉強(qiáng)度以及手工電弧焊接頭延伸率。將經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與