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探讨一种自适应模糊神经网络（adaptive fuzzy neural networks，ANFIS）预测焊接接头力学性能的方法。通过测定TCA钛合金TIG焊接头的抗拉强度、抗弯强度和延伸率，结合焊接工艺参数建立了用于焊接接头力学性能预测的自适应模糊神经网络模型。利用该模型，并使用BP算法和BP算法与最小二乘相结合的混合算法，采用不同的输入变量隶属度函数、模糊子集数、迭代次数，对焊接接头力学性能进行了ANFIS仿真。结果表明，当采用混合算法，且模糊子集数为3时，网络训练和预测结果平均误差均远小于7％，能够