低合金高強鋼接頭力學性能預測及焊接工藝管理.pdf

1、本文針對實際生產(chǎn)過程中，焊接工藝評定要做大量的工藝評定試驗，提出了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法來對焊接接頭力學性能預測的方法來改進焊接工藝評定。
　　在取得了實際工藝評定試驗數(shù)據(jù)的基礎上，對低合金高強鋼埋弧焊、氣體保護焊和鎢極氬弧焊等焊接方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立了以母材化學成分、填充金屬化學成分、焊接規(guī)范參數(shù)和焊后熱處理參數(shù)等作為輸入?yún)?shù)的焊接接頭力學性能神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。建立的模型分別對極限抗拉強度、屈服強度、延伸率和斷面收縮率等力

2、學性能指標進行了預測。
　　本文還綜合運用遺傳算法（Genetic Algorithm）來優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡連接權(quán)的方法，對模型預測性能進行了有效地改進，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測精度和泛化能力。對模型性能的分析表明，焊接接頭力學性能預測模型的預測規(guī)律符合已有研究結(jié)論，預測誤差小于5％。隨著樣本數(shù)據(jù)的不斷充實，樣本覆蓋空間的不斷擴大，力學性能預測模型的應用范圍將不斷擴大，其實際應用價值也必將越來越高。
　　本文進一步運用數(shù)據(jù)庫