文献类型：期刊文章

作　　者：张永志[1] 董俊慧[2] 朱红玲[3]

机构地区：[1]内蒙古农业大学机电工程学院,呼和浩特010018 [2]内蒙古工业大学材料科学与工程学院,呼和浩特010051 [3]内蒙古大学创业学院商学教学部,呼和浩特010070

出　　处：《航空材料学报》

基　　金：国家自然科学基金(51165027)

年　　份：2016

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：26-30

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、DOAJ、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：建立动态模糊径向基神经网络RBF(Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明:模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。

关 键 词：动态模糊RBF神经网络  预测  焊接  建模  力学性能

分 类 号：TG407]