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镁合金焊缝成形的优化深度置信网络预测

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为了提高熔化极惰性气体保护电弧焊的焊缝成形预测精度和预测稳定性,提出了优化深度置信网络的预测方法.经分析选择了对焊接成形有影响的4个参数作为预测输入,分别为焊接速度、焊接电流、焊接电压、焊丝干伸长;选择可以反映焊缝形状的熔深、熔宽、余高作为预测输出.使用深度置信网络构造焊缝成形预测网络模型,鉴于误差反向传播的参数训练方法容易陷入局部极值,这里提出了分阶段扰动粒子群算法对DBM参数进行优化,从而提高算法预测精度和预测稳定性.经试验验证,优化深度置信网络对焊缝形状参数的预测精度比传统深度置信网络提高了 一个数量级,同时预测稳定性也高于深度置信网络,证明了这里算法对焊缝成形预测的有效性.
Magnesium Alloy Weld Formation Prediction Based on Optimized Deep Belief Network

张峰、阴伟锋、田坤、张建霞

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河南工学院智能工程学院,河南 新乡 453003

北京理工大学光电学院,北京100081

焊缝成形预测 深度置信网络 改进粒子群算法优化 预测稳定性

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2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.(11)
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