焊条熔敷金属抗拉强度预报神经网络模型

兵器材料科学与工程 , 2004, 27(3): 30-33. doi: 10.3969/j.issn.1004-244X.2004.03.008

焊条熔敷金属抗拉强度预报神经网络模型

徐越兰 ^1, , 黄俊 ^2, , 王克鸿 ^3, , 张霞 ^4, , 张振江 ^5,

1.南京理工大学,材料科学与工程系,南京,210094

2.南京理工大学,材料科学与工程系,南京,210094

3.南京理工大学,材料科学与工程系,南京,210094

4.南京电焊条厂,南京,210012

5.南京电焊条厂,南京,210012

关键词：人工神经网络 , 焊条设计 , 性能预报

Tensile strength prediction of deposition metal of welding electrodes by artificial neural network

基于人工神经网络原理,以酸性焊条配方为研究对象,在生产数据支持的基础上,建立了反映焊条配方与熔敷金属抗拉强度之间映射关系的神经网络模型.采用 BP算法训练网络.研究结果表明,该模型预测的结果同生产实际值之间有很好的对应关系.根据网络估测的结果可定量地进行焊条性能预报.为焊条的设计提供了一种科学方法.

参考文献

[1]	D. C. Reddy;C. S. Reddy .Development of neural network methodology to predict TTT diagrams[J].Transactions of the American Foundrymen's Society,1996(104):191-196.
[2]	李连胜,魏艳红,杨于银.基于人工神经网络的焊缝熔敷金属力学性能预测[J].焊接,2001(07):18-20.
[3]	余圣甫,李志远,王福德,吴伟.基于人工神经网络的药芯焊丝焊接工艺研究[J].华中理工大学学报,2000(04):1-3.
[4]	齐乐华等.人工神经网络在材料工程中的应用[J].机械科学与技术,1999,18(01):114-116.
[5]	刘增良.模糊技术与神经网络技术选编( 4)[M].北京:北京航空航天大学出版社:111-117.
[6]	唐伯钢.低碳钢与低合金高强钢焊接材料[M].北京:机械工业出版社,1987:130.
[7]	张子荣.电焊条[M].北京:机械工业出版社,1996:185.
[8]	GB5117-1995.GB5117-1995.碳钢焊条标准[S].

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