【摘 要】
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焊缝的几何形貌直接决定了其残余应力分布,从而影响焊接构件的质量。为了利用焊接参数控制镀锌钢板MIG焊的焊缝成形,提出了一种结合反向传播神经网络和层次分析法的策略。通过图像处理技术提取了焊缝的特征点并计算出特征参数。通过大量焊接实验分析了焊接工艺参数和焊缝几何形貌参数之间的关系,并构造出反向传播神经网络预测模型。当模型的期望值与焊接实验值之间存在较大误差时,采用层次分析法来确定需要调整的焊接参数。结果表明该决策方法可用于在线调整焊接参数以获得期望的焊缝,为实现焊接过程的数字化和智能化奠定了良好的基础。
【机 构】
：
南昌大学a.机电工程学院,南昌大学江西省轻质高强结构材料重点实验室,南昌大学资源环境与化工学院,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51665037),江西省轻质高强结构材料材料重点实验室资助项目(2017BCD40003),南昌航空大学无损检测教育部重点实验室资助项目(EW201980090)。
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焊缝的几何形貌直接决定了其残余应力分布,从而影响焊接构件的质量。为了利用焊接参数控制镀锌钢板MIG焊的焊缝成形,提出了一种结合反向传播神经网络和层次分析法的策略。通过图像处理技术提取了焊缝的特征点并计算出特征参数。通过大量焊接实验分析了焊接工艺参数和焊缝几何形貌参数之间的关系,并构造出反向传播神经网络预测模型。当模型的期望值与焊接实验值之间存在较大误差时,采用层次分析法来确定需要调整的焊接参数。结果表明该决策方法可用于在线调整焊接参数以获得期望的焊缝,为实现焊接过程的数字化和智能化奠定了良好的基础。
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