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题名模糊神经网络在焊接性能预测中的应用现状
被引量：2
- 1
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作者
许以军
郭永环
秦真江
侯玉洁
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机构
江苏师范大学机电工程学院
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出处
《电焊机》
北大核心
2014年第6期46-50,共5页
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文摘
通过将模糊推理系统与人工神经网络技术的结合,建立了模糊神经网络预测模型,可以实现对焊接性能的预测。焊接性能预测系统的建立,缩短了焊条研发周期,提高了焊接性能。介绍了人工神经网络和模糊推理系统在焊接领域的应用,综述了模糊神经网络在焊接性能预测中的应用与研究现状,并探讨了其在应用研究中的问题以及未来的发展趋势。
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关键词
模糊推理
神经网络
模糊神经网络
焊接性能预测
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Keywords
fuzzy reasoning
neural network
fuzzy neural network
welding performance prediction
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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题名CLAM钢搅拌摩擦焊接头高温蠕变行为
被引量：2
- 2
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作者
田超博
杨新岐
李胜利
唐文珅
李会军
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机构
天津大学
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出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期38-45,I0003,I0004,共10页
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基金
国际热核聚变实验堆(ITER)计划专项(2015GB119001)。
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文摘
针对核聚变堆用CLAM钢,对焊后热处理的搅拌摩擦焊接头在823 K条件和180~300 MPa应力水平下的单轴拉伸蠕变性能、断口形貌、显微组织进行了研究.结果表明,当蠕变应力由300,260及220 MPa降低到180 MPa时,CLAM钢搅拌摩擦焊接头的蠕变寿命分别由1.5,19.2及883 h增加到6769 h以上.临界热影响区是接头蠕变断裂的最薄弱区域,主要呈现位错控制的蠕变变形机制和穿晶韧性断裂模式.在蠕变过程中临界热影响区组织发生回复并形成亚晶,导致位错强化作用降低;M23C6碳化物发生不同程度的粗化或周围生成Laves相,导致析出和固溶强化作用减弱;这些因素是CLAM钢FSW接头蠕变性能恶化的主要原因.采用Monkman-Grant方程预测FSW接头在1×10^(5) h蠕变寿命下的蠕变断裂强度估计为156 MPa,达到母材强度的88%.
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关键词
低活化钢
搅拌摩擦焊
蠕变性能
显微组织
寿命预测
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Keywords
low activation steel
friction stir welding
creep performance
microstructure
life prediction
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分类号
TG453.9
[金属学及工艺—焊接]
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题名基于KPCA-RBFNN的激光拼焊性能预测
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作者
冯志辉
张亮峰
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机构
湘潭大学
湖南电气职业技术学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2015年第8期79-82,共4页
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基金
湖南科技厅科研项目(2013kj002065)
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文摘
高精度的激光拼焊是激光技术应用中的研究重点,针对当前激光拼焊性能预测精度低的不足,提出一种基于KPCA-RBFNN的激光拼焊性能预测方法。首先对激光拼焊系统的工作原理进行分析,然后采用核主成分分析对焊接工艺参数进行优化和选择,得到RBF神经网络的输入向量,最后采用RBF神经网络建立激光拼焊性能预测模型。仿真测试结果表明,KPCA-RBFNN可以描述激光拼焊性能与对焊接工艺参数间的关系,获得了比其他模型更高的激光拼焊性能预测精度,预测结果可以为激光拼焊人员提供有价值的参考信息。
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关键词
激光拼焊
性能预测模型
核主成分分析
RBF神经网络
激光工艺参数
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Keywords
Laser tailor welding
performance prediction model
kernel principal component analysis
RBF neural network
laser processing parameters
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分类号
TG456.7
[金属学及工艺—焊接]
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题名船体结构钢及焊接材料数据库应用系统设计开发
被引量：2
- 4
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作者
何磊
何亮
马晓阳
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机构
中国船舶重工集团公司第七二五研究所
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出处
《材料开发与应用》
CAS
2021年第6期49-55,共7页
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文摘
为了解决结构钢及焊接材料数据的有效存储及高效利用问题,使用SQL Server作为后台数据仓库,VB作系统开发,ODBC数据源作为连接技术,设计开发了船体结构钢及焊接材料数据库应用系统.系统具有结构钢及焊接材料信息查询、标准及报告查询等四大功能模块,并以结构钢配套焊条为例,通过性能预测智慧框架和神经网络模型构建、神经网络矩阵模型转换为VB代码等工作,实现了其力学性能预测,对结构钢及焊接材料设计右一定的参考和实用价值.
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关键词
结构钢及焊接材料
数据库
神经网络
性能预测
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Keywords
structural steel and welding materials
database
neural network
performance prediction
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分类号
TP311.138
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
U671.83
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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