【摘 要】
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该文基于人工神经元网络原理,在取得大量数据样本的基础上,建立了由焊缝化学成分预测焊缝金属力学性能的神经元网络模型及由熔敷金属力学性能逆向设计化学成分了神经元网络模
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该文基于人工神经元网络原理,在取得大量数据样本的基础上,建立了由焊缝化学成分预测焊缝金属力学性能的神经元网络模型及由熔敷金属力学性能逆向设计化学成分了神经元网络模型.这其中正向预测包含了酸性碳钢焊条、碱性碳钢焊条以及碳钢焊条的三个网络模型.逆向预测包含了酸性碳钢焊条和碱性碳钢焊条的两个网络模型.为了改进网络功能,确立了合适的网络层数,隐含层神经元数、权值的初始值和期望误差.该文采用MATLAB语言设计了反向传播(BP)算法,对以上网络模型分别进行了训练,通过采取数据归一化处理和变学习率等措施克服了BP算法收剑速度慢、易陷于局部极小等不足.该文还利用模糊规则,在准确获知每一焊缝力学性能指标的基础上,通过引入隶属度函数建立了焊缝力学性能质量模糊综合评判规则,该规则使焊缝力学性能质量等级评判更趋科学化、合理化.
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