基于人工神經網絡的螺旋埋弧焊管焊縫形狀預測研究.pdf

1、焊接是一個涉及很多因素的復雜過程，要得到高質量的焊接結構，就要有效地控制其焊接工藝參數(shù)。由于焊縫形狀的好壞，反映了焊接工藝參數(shù)選擇的正確與否，而工藝參數(shù)的選擇又直接影響著焊縫形狀質量。因此，準確地預測焊縫形狀特征參數(shù)，建立焊接工藝參數(shù)與焊縫形狀特征參數(shù)之間的映射關系具有十分重要的意義。
　　 本文從分析螺旋埋弧焊管焊縫形狀參數(shù)(焊縫余高、焊縫熔深、焊縫熔寬、焊縫過渡角、內外焊重合量等)的影響因素出發(fā)，在工藝因素和結構因素不變的前

2、提下，重點研究了焊縫形狀參數(shù)與主要工藝參數(shù)之間的關系。并利用人工神經網絡在處理非線性問題時的特長及其在組織自學習等方面的技術優(yōu)勢，建立了基于人工神經網絡的，可對焊縫形狀的五個特征參數(shù)(焊縫余高、焊縫熔深、焊縫熔寬、焊縫1/2余高處的熔寬和焊縫2/3熔深處的熔寬)進行預測的預測系統(tǒng)。
　　 研究表明，創(chuàng)建切實可行的焊管焊縫形狀預測模型，首先要建立實樣數(shù)據(jù)庫，包括樣本焊縫截面圖像及其數(shù)學描述方程組和記錄樣本的工藝參數(shù)、焊縫形狀特征參

3、數(shù)等；其次，利用計算機圖像處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫的儲存和導出功能為焊縫形狀特征參數(shù)預測提供條件。
　　 本文通過調用MATLAB中的神經網絡工具箱來仿真訓練建立起來的BP神經網絡模型，經過精心設計和反復訓練，得出了最佳的網絡結構與參數(shù)。利用該模型可預測得到焊縫形狀特征參數(shù)，并能繪制出隨工藝參數(shù)不同而變化的焊縫截面形狀圖形，使得預測具有較大的直觀性。
　　 本文的界面設計是將BP網絡預測模型打包，并用MATLAB圖形用戶界面設計