基于人工神經網絡的焊接有限元仿真的簡化.pdf

1、焊接在現(xiàn)代制造業(yè)中得到了廣泛的應用，其過程的有限元仿真及結果預測成為焊接工藝研究領域的重要課題。由于焊接過程的多場耦合、變參數(shù)以及多種非線性因素使得對焊接過程的數(shù)值模擬經常遇到模型過大計算耗時過長以及簡化過程中不能真實反映實際情況的問題。本文在焊接過程數(shù)值模擬過程中利用人工神經網絡技術嘗試模型的簡化以及多級模型之間的銜接，解決數(shù)值模擬存在的一些問題。
　　具體解決的問題：
　　1.簡單的平板對接焊接結構的焊接過程數(shù)值模擬中結

2、合人工神經網絡分析采用相同焊接工藝的不同大小的焊接結構焊后殘余應力分布之間的關系，以此來探尋一條焊接殘余應力預測的新途徑。
　　2.在有限元方法對具有交叉焊縫的焊接結構進行數(shù)值模擬時利用人工神經網絡對交叉焊縫焊接結構焊接進行分步建模，克服整體建模網格數(shù)量過多以及分步建模時首次焊接模擬產生的網格畸變將導致二次建模網格難以匹配的問題。利用焊接數(shù)值模擬的幾何坐標與場值的對應關系通過建立人工神經網絡，實現(xiàn)映射初步模型任意坐標點場值到二次整