【摘 要】
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提出了弧压信号近似熵-支持向量机（support vector machine,SVM）算法来评价铝合金双丝脉冲熔化极惰性气体保护（pulse metal insert gas,PMIG）焊焊接过程稳定性,并经试验验证该方
【机 构】
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南京理工大学材料科学与工程学院,北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系
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提出了弧压信号近似熵-支持向量机（support vector machine,SVM）算法来评价铝合金双丝脉冲熔化极惰性气体保护（pulse metal insert gas,PMIG）焊焊接过程稳定性,并经试验验证该方法具有可行性和一定的可靠性.铝合金双丝PMIG焊电流、电压信号近似熵值越大对应焊接过程越不稳定,且相比于电流近似熵值,电压近似熵值能更加明确的表现焊接过程稳定性的差异,所以选取电压近似熵值进行SVM分类.结果表明,文中数据情况下,训练数据集在20%以上时分类准确率均在90%以上,且训练数
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