基于神經(jīng)網(wǎng)絡的摩擦焊工藝參數(shù)預測和接頭性能缺陷檢測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文在對摩擦焊接頭形成過程的分析和實驗研究的基礎上,用BP網(wǎng)絡建立了摩擦焊主要工藝參數(shù)(摩擦時間、摩擦壓力、頂鍛壓力)和接頭性能(接頭強度)的預測系統(tǒng).在神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程中,以含有動量項和自適應學習率的快速BP算法為基礎,又引入"再調(diào)整"系數(shù)β、誤差函數(shù)系數(shù)α,形成了一種新的BP算法.實驗結果表明,該系統(tǒng)得到的摩擦時間、摩擦壓力、頂鍛壓力和接頭強度的預測值與實際值吻合良好.采用先進的超聲掃描成像系統(tǒng)對高溫合金摩擦焊接頭進行超聲無損檢測

2、,并記錄下相應的超聲掃描信號.用目前無損檢測領域較為前沿的信號處理方法——小波包分析法對掃描信號進行處理.將信號進行多頻段小波包分解,根據(jù)各相應頻率、時間點的幅值大小繪出小波包分解系數(shù)灰度圖.再由灰度圖中不同的色塊分布特征把信號分為三類:無缺陷信號、未焊合缺陷信號、弱結合缺陷信號.利用基于小波包分析的"能量——故障"法和傳統(tǒng)的幅頻特性曲線法分別提取信號特征,作為缺陷識別神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入,用改進后的快速BP算法進行網(wǎng)絡訓練,建立了基于B

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