人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用

作     者：王宸煜 王敏 董溯攀 WANG Chen-yu;WANG Min;DONG Su-pan

作者机构：上海交通大学材料科学与工程学院上海200030 

出 版 物：《上海交通大学学报》 (Journal of Shanghai Jiaotong University)

年 卷 期：2001年第35卷第3期

页      面：420-423页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主　　题：人工神经网络 镀锌钢板 点焊 接头质量 熔核 性能估测 

摘      要：将人工神经网络引入镀锌钢板点焊的质量预测中 ,将实验得到的大量点焊规范参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习 ,通过其非线性映射的泛化能力自动抽取所学习知识的特征 ,描述点焊规范参数空间与焊点接头质量空间的映射关系 .结果表明 ,学习后的神经网络的预测曲线能够合理地预测焊接电流对镀锌钢板点焊的焊点熔核直径与拉剪强度的影响规律 ,恰当地反映点焊的基本原理 ,说明人工神经网络在镀锌板点焊性能估测中的应用是可行的 .