电压近似熵-SVM铝合金双丝PMIG焊过程稳定性评价

发布时间：2018-06-17 18:25

本文选题：铝合金 + 双丝焊　；参考：《焊接学报》2017年03期

【摘要】：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,且训练数据越充足分类结果越准确.
[Abstract]:An approximate entropy - support vector machine ( SVM ) algorithm is proposed to evaluate the stability of pulse metal insert gas ( PMIG ) welding process .
【作者单位】：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;
【基金】：总装先进制造重点资助项目(51318050117) 国家国防科工局基础科研资助项目(A2620130005)
【分类号】：TG457.14

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