广义动态模糊神经网络焊接接头力学性能预测

发布时间：2018-11-22 15:10

【摘要】：建立广义动态模糊神经网络模型,用来预测焊接接头力学性能.模型结构不再是建模时预设,而是在对逐个样本的学习过程中动态自适应调整.引入椭圆基函数扩大函数的接收域,利用系统误差和模糊规则ε完备性作为模糊规则增加的依据,并将模糊规则ε完备性作为径向基单元的宽度确定准则.以误差减少率评价模糊规则的重要性,并以此为依据对模型的模糊规则进行修剪.采用三种不同厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验,获得17组训练样本和5组仿真样本数据,建模并仿真.结果表明,该模型能够对焊接接头力学性能进行较为准确的预测.
[Abstract]:A generalized dynamic fuzzy neural network model is established to predict the mechanical properties of welded joints. The model structure is no longer the presupposition of modeling, but dynamic adaptive adjustment in the learning process of each sample. An elliptic basis function is introduced to expand the receiving domain of the function. The system error and the completeness of the fuzzy rule 蔚 are used as the basis for the increase of the fuzzy rule, and the 蔚 completeness of the fuzzy rule is taken as the criterion for determining the width of the radial basis function unit. The importance of fuzzy rules is evaluated by the error reduction rate, and the fuzzy rules of the model are pruned based on the fuzzy rules. Using three different thickness and different process TC4 titanium alloy TIG welding test, 17 groups of training samples and 5 groups of simulation sample data were obtained, modeling and simulation. The results show that the model can accurately predict the mechanical properties of welded joints.
【作者单位】： 内蒙古工业大学材料科学与工程学院;内蒙古农业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51165027) 内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2017MS(LH)0512)
【分类号】：TG407

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本文编号：2349724