人工神经网络技术在点焊质量控制中的应用研究
该研究利用人工神经网络技术对交流电阻点焊的多个动态电参数进行融合处理，建立起以交流点焊过程中动态电参数作为输入空间、以熔核尺寸为输出空间，可用实实时在线检测和预测的低碳钢点焊质量监测系统。在研究中采用正交实验设计法和综合改进的BP算法，使网络的包容性和训练效率大大提高。所建监测系统的熔核直径的平均预测误差小于5℅，熔核高度的平均预测误差小于8℅，完全可以满足工程实际的需要。
人工神经网络 电阻点焊质量控制
方平 谭义明 吴禄 张勇
南昌航空工业学院焊接研究所 西北工业大学压力焊工程技术研究所
国内会议
天津
中文
640-643
1999-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）