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摘要
为提高冷轧带钢激光焊接质量预测精度,提出了一种基于主成分分析和GA-BP神经网络相融合的焊接质量改进预测模型。以深冲级冷轧板(DC04)的激光焊接为例,首先利用主成分分析法对5个焊接参数进行分析,从中提取出影响焊接质量的4个主要因素,形成新的训练样本并作为网络输入,以焊接接头抗拉强度的大小表征焊接质量的优劣,并将其作为网络输出。然后通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建出焊接质量预测模型。仿真结果表明:与传统的BP网络模型相比,本文所建模型无论在预测精度上还是在收敛速度上都有了大幅提高,为实现焊接质量的精准预测提供了一条行之有效的途径。
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