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利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。利用此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精茺的预测。为了解决实际生产中焊接条件与试验条件的不同，采用模糊推理的方法，模拟人伯思维根据实际条件的变化对焊接参数进行修正，以获得良好的焊接成表。一系列的试验表明，该模型能够以较高的精茺预测焊接缝成形参数和推荐焊接通参数，对于减少实际生产中的焊接试验次烽有着重要意义。