【摘 要】
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焊接工艺参数的确定,是水下焊接研究领域的重要内容,但恶劣的焊接环境使之成为研究的难点.以水下湿法浅水药芯电弧焊(FCAW)为研究对象,将其看成一个多输入多输出(MIMO)的非线
【机 构】
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江西省精密驱动与控制重点实验室南昌工程学院,华东交通大学机电工程学院,ComputerVision&,SensorLab.
【基金项目】
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江西省教育厅科研技术研究资料项目(GJJ151129), 国家自然科学基金资料项目(51665016), 江西省科技厅项目(20151BBE50040,20151BAB207047)
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焊接工艺参数的确定,是水下焊接研究领域的重要内容,但恶劣的焊接环境使之成为研究的难点.以水下湿法浅水药芯电弧焊(FCAW)为研究对象,将其看成一个多输入多输出(MIMO)的非线性系统,利用支持向量回归机(SVR)提高建模精度和预测速度.首先在正交试验设计的基础上,利用SVR构建水下焊接模型,并与多元非线性回归及BP神经网络所构建的模型进行拟合精度的比较,然后将SVR模型融入进化算法(EA)的全局优化中,利用模型计算个体的评价函数,通过种群进化操作,得到满足要求的最优参数.结果表明,该方案具有使用方便,效率
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