在取得大量由实验获得样本数据的基础上,针对合金钢手工电弧焊、埋弧焊和钨极氩弧焊等焊接方法,利用神经网络建立了由焊接接头化学成分、焊接规范参数、焊后热处理参数预测焊接接头机械性能的神经网络模型.所建立的模型包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、断面收缩率等主要机械性能指标.该文还采用了组合模型进行神经网络预测的新方法,减小了测试误差,得到了更为可靠的预测值.同时,分析了材料成分、焊按规范等输入参数对焊接接头性能的影响.结果表明,所建立的模型预测精度,可以满足焊接接头机械性能预测的要求.为了方便进行接头机械性能预测,该文建立了神经网络模型管理和性能预测系统.一方面,该系统可以动态的调入训练好的人工神经元网络模型,并对其进行管理,实现了模型的添加、测览和删除等基本功能.另一方面,可以利用所建的模型进行性能预测,并可以分析各个因素对性能的影响规律,实现计算机辅助焊接工艺评定.为了满足实际需要,该文还建立了客户/服务器(C/S)模式和测览器/服务器(B/S)模式结合的网络版的焊接工艺评定管理系统.