【摘 要】
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为获取焊后热处理最优工艺参数组合，进一步消减地铁型材焊接残余应力，提出一种基于BSO-BP神经网络的搅拌摩擦焊焊后热处理工艺参数优化方法。首先，基于有限元理论对型材结构搅拌摩擦焊及焊后热处理过程进行数值模拟，通过分析焊后热处理各工艺阶段对残余应力的影响确定待优化工艺参数；其次，基于头脑风暴算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而改进BP神经网络；再次，结合试验设计与有限元分析，得出不同工艺参数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51875073）； 大连市科技创新基金计划资助项目（2019J11CY017）；
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为获取焊后热处理最优工艺参数组合，进一步消减地铁型材焊接残余应力，提出一种基于BSO-BP神经网络的搅拌摩擦焊焊后热处理工艺参数优化方法。首先，基于有限元理论对型材结构搅拌摩擦焊及焊后热处理过程进行数值模拟，通过分析焊后热处理各工艺阶段对残余应力的影响确定待优化工艺参数；其次，基于头脑风暴算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而改进BP神经网络；再次，结合试验设计与有限元分析，得出不同工艺参数组合的热处理后型材结构焊接残余应力值，利用所得试验数据建立BSO-BP神经网络；最后，基于BSO-BP神经网络构建焊后热处理工艺参数优化模型，采用粒子群算法对其寻优求解，并与传统设计方案进行对比。结果表明：BSO-BP神经网络的预测误差更小且与试验数据的拟合效果更佳；采用最优工艺参数组合可增强焊后热处理对残余应力的消减作用；本研究可为实际工艺过程提供参考。
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