【摘 要】
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焊接是汽车车身制造的一个关键环节,焊接质量的好坏严重影响汽车车身质量,所以焊接参数的选择至关重要.针对薄板焊接质量控制问题,论文利用BP神经网络解决非线性问题的优势,
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575335),上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”资助(16SG48).
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焊接是汽车车身制造的一个关键环节,焊接质量的好坏严重影响汽车车身质量,所以焊接参数的选择至关重要.针对薄板焊接质量控制问题,论文利用BP神经网络解决非线性问题的优势,建立焊接变形量与工艺参数之间映射关系模型;结合遗传算法构建基于遗传神经网络焊接的工艺参数优化系统;同时设计正交试验,将该方法与正交试验法相对比.结果表明,该方法可以有效地实现CMT(cold metal transfer)点焊焊接变形预测与工艺参数优化.通过预测模型给出合理参数,指导钢薄板和铝合金薄板的CMT点焊变形试验,提高焊接的效率.
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