【摘 要】
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在该文中,作者利用人工神经网络技术,对交流电阻点焊过程的多个电参数信息进行融合处理,预测熔核尺寸;并结合已有的参数测量系统,建立交流电阻点焊低碳钢(1mm+1mm)质量在线监
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在该文中,作者利用人工神经网络技术,对交流电阻点焊过程的多个电参数信息进行融合处理,预测熔核尺寸;并结合已有的参数测量系统,建立交流电阻点焊低碳钢(1mm+1mm)质量在线监测模型和监测系统.该研究首次提出了以交流电阻点焊动态电参数(I<,2i>、V<,2i>)为输入空间,熔核尺寸(d<,n>、2h)为输出空间,建立人工神经网络质量监测模型的方法.在人工神经网络训练样本的采集和选择中采用正交设计和方差分析方法,确保了以较少的实验次数获得良好均匀性和足够覆盖范围的样本;同时对人工神经网络训练中的B-P算法 进行了多顶综合改进,使网络训练效率大大提高.文中对监测模型和系统的误差进行了详细分析,并提出了减小误差的具体措施.为不同厚度材料和其它不同材料的建模提供了详实的资料和依据.
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