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基于神经网络与遗传算法的铝合金激光摆动焊工艺参数优化
文献摘要：
铝合金焊接时容易产生气孔,严重影响焊缝的力学性能.激光摆动焊接工艺可以显著降低铝合金焊接过程中的气孔率,提高接头拉伸强度,但其工艺参数繁多且互相影响,很难直接对工艺参数进行优化.因此设计了18组正交试验,通过极差分析研究了不同工艺参数对气孔率的影响程度,并通过正交优化设计对工艺参数进行优化.通过不同的学习算法建立BP神经网络,结果表明使用BR算法的模型均方误差最小,预测性能最好.采用遗传算法结合BP神经网络对焊缝性能和焊接效率进行多目标优化,获得的焊缝拉伸强度相比正交优化所得焊缝提升了3.02％,焊接效率提升了18.3％.BP神经网络-遗传算法组合模型可在保证焊接性能的同时提高焊接效率.
文献关键词：
激光摆动焊;正交试验;BP神经网络;遗传算法;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
梁超;张熊;米高阳;王春明
作者机构：
华中科技大学 材料科学与工程学院 材料成型与模具技术国家重点实验室,湖北 武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]梁超;张熊;米高阳;王春明-.基于神经网络与遗传算法的铝合金激光摆动焊工艺参数优化)[J].电焊机,2022(08):43-49,64
A类：
B类：
焊工,工艺参数优化,铝合金焊接,接时,生气,激光摆动焊接,焊接工艺,焊接过程,气孔率,接头,拉伸强度,极差分析,不同工艺,正交优化设计,BR,均方误差,预测性能,对焊,焊缝性能,焊接效率,多目标优化,算法组合,组合模型,焊接性能
AB值：
0.269783
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