【摘 要】
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通过试验测定焊条熔敷金属的断后伸长率和冲击吸收功等力学性能，以多层前馈神经网络（BP）、径向基函数神经网络（RBF）、自适应模糊神经网络（AFNN）3种方法获得的单一预测模型的计算值作
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通过试验测定焊条熔敷金属的断后伸长率和冲击吸收功等力学性能，以多层前馈神经网络（BP）、径向基函数神经网络（RBF）、自适应模糊神经网络（AFNN）3种方法获得的单一预测模型的计算值作为输入参数，建立焊条熔敷金属力学性能神经网络非线性组合预测模型．利用42组试验样本对模型进行训练和验证．结果表明，断后伸长率和冲击吸收功的预测平均相对误差均在5％以内，满足实际生产要求．采用Matlab和visual C＋＋混合编程技术开发了基于数据库的焊条性能智能预测软件系统，可以直接根据焊条原材料成分对焊条熔敷金属的断后
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