【摘 要】
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现行的焊接工艺预测算法难以满足算法设计的适用性、可靠性以及高效性的原则。根据工程需要,建立了以电弧长度、焊接电流、焊接速度、送丝速度和保护气流量为输入,以堆焊后的
【机 构】
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天津大学材料科学与工程学院,天津市现代连接技术重点实验室
【基金项目】
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天津市科技支撑计划重点项目（11ZCGYSF00100）
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现行的焊接工艺预测算法难以满足算法设计的适用性、可靠性以及高效性的原则。根据工程需要,建立了以电弧长度、焊接电流、焊接速度、送丝速度和保护气流量为输入,以堆焊后的熔宽、熔深和稀释率为输出的5-8-3结构的误差反向传播（BP）网络模型,利用粒子群算法（PSO）优化BP网络得到最优权值和阈值来预测X65钢板堆焊Inconel625镍基合金的焊后质量。结果表明,PSO＋BP算法相比单一BP算法具有较高的准确性,比遗传优化BP网络（GA＋BP）算法高效。与GA＋BP算法相比,稀释率的平均误差分别为0.30和1.0
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