【摘 要】
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超声冲击技术是一种新型的焊件焊缝残余应力处理方法,可以有效提升焊件焊接质量,对国家优势产业产品的质量提升具有重要意义.笔者提出一种基于粒子群优化双权值神经网络算法(PSO-DWNN)的焊后超声冲击参数优化方法.在传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)基础上,以双权值神经网络(Two-Weight Neural Network,DWNN)作为辅助手段,完善PSO算法自身所存在的各种缺陷,提升最终的寻优效果.经过验证,采用这种新型网络结构和算法进行冲击参数拟合时,可
【机 构】
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江苏省张家港中等专业学校,江苏张家港 215699
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超声冲击技术是一种新型的焊件焊缝残余应力处理方法,可以有效提升焊件焊接质量,对国家优势产业产品的质量提升具有重要意义.笔者提出一种基于粒子群优化双权值神经网络算法(PSO-DWNN)的焊后超声冲击参数优化方法.在传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)基础上,以双权值神经网络(Two-Weight Neural Network,DWNN)作为辅助手段,完善PSO算法自身所存在的各种缺陷,提升最终的寻优效果.经过验证,采用这种新型网络结构和算法进行冲击参数拟合时,可以有效减小冲击参数拟合误差.通过对比实验,在相同的网络规模下采用这种新型网络结构和算法可以取得比传统BP神经网络和RBF神经网络更高的预测精度,为焊件超声冲击技术提供更优的参数.
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