论文部分内容阅读
结合数值模拟与温度测量，通过神经元网络，反演了LY2铝合金焊接过程热导率随温度变化情况。对热导率分段线性化后，在稳定状态下热导率数据的±20％范围内，将热导率分段线性值同时变化1％时的数据分为一组，利用有限元模型，计算对应每组热导率数据的焊接温度场；以温度为输入，热导率为输出，代入神经元网络进行训练，直至收敛，将实测温度代Abell练好的网络，网络输出即为反演的热导率数值。分别对焊接加热和冷却两个过程的热导率进行了反演，结果表明，温度变化方向对铝合金热导率的影响是显著的，即热导率会随材料的加热或