遗传算法优化的神经网络熔深预测模型

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ＡｂｔａｔＡｃｒｉｇｔｔｅｉｕｎｉｆｃｒｏｅｐｎｔｔｎｃｕｅａｌａｃｅｉ，ｈｓａｅｃｍｉｅｉｓｃ：ｃｏｄｎｆｅｃｇａｔｓｆｗｌｅｅａｉｓｄｂｇｓｔｒｗｌｎｔｉｐｐｒｏｂｎｄｗｔｒｏｈｎｌｎｏｄｒｏａｙｍｅｄｇｈｇｎｔｌｏｉｍａｄｅｔｂｓｅｒｉｅｏｅｏｅｅｅａｉｎｏＰｎｕａｎｔｏｋｉｈｃｈｎｕｒｅｅａｇｒｈｎｓｌｈｄａｐｅｃｄｍｄｌｆｗｌｐｎｔｔｆＢｅｒｌｅｒｎｗｉｔｅｉｔａｅｃｉｔａｉｄｔｄｒｏｗｈｐ
遣传算法优的神经络深预模型
张宪，江爱荣
（江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室，浙江杭州３０１）浙１０４
摘要：依据熔化极气体保护焊（ＭＷ）ＧＡ焊接时对焊缝熔深的影响因素。结合遗传算法。建立以焊接电流、焊接电压、焊
ＺＨＡＮＧＸａＪＡＮＧＡｉｒｎｉｎ．Ｉ．ｏｇ
（ｈＥＫｙＬｂｒｏｆｐｃｌｕｏｅＥｕｐｎａｄＡｖｎｅｒｃｓｎｅｈｏｇ，ＴｅＭＯｅａｏｔｒｏｅｉｒｓｑｉａｙＳａＰｐｍｅｔｎｄａｃｄＰｏｅｓｇＴｃｎｌｙｉｏＺｅｉｇＵｉｒｔｏｅｈｏｇ，ｎｚｏ１０４ＣｉａｈｊｎｖｓｙｆｃｎｌＨａｇｈｕ３０１，ｈｎ）ｎａｅｉＴｏｙ
ａｄｒｓｌａａｙｉｓｏｈｔＰｎｕａｅｗｏｋｃｎｇｔｅｔｒｉｉａｅｇｔａｄｔｒｓｏｄｎｉｎｆａｔｒｖｔｎｅｕｔｎｌｓｓｈｗｔａｅｒｌｎｔｒａｅｔｔｌｗｉｈｓｎｅｈｌｓａｄｓｉｃｎｌｉｏｅｉＢｂｅｎｉｈｇｉｙｍｐｓｐｒｒｎｅｗｉｈｓｎｏｅｅｉｌｏｉｍ；ｔｅｓｂｉｅｄｌｃｉｃｄｎｔｅｒｃｒｓａｃｎｗｌｅｏｍａｃｔｔｅｕｉｇｆｇｎｔａｇｒｆｈｃｈｔｈｅｔｌｈｄｍｏｅｏｎｉｉｇｗｉｔｏｔｅｅｒｈｏｅｄａｓｈｈｉｐｎ￣ｉｎｈｓｓｌｒｐｅｉｔｎｅｒｒｂｔｒｃｍｐｒｇｃｐｂｌｙａｄｈｇｅｒｄｃｉｎａｃｒｃ．Ｉｈｓｃｒｉｅｅａｏａｍａｌｒｄｃｉｒｏ，ｅｔｏａｉａａｉｔｎｉｈｒｐｅｉｔｃｕａｙｔａｅｔｎｅｏｅｎｉｏａ
关键词：金属加工；熔化极气体保护焊（ＭＡ）遗传算法；Ｐ神经网络；深预测ＧＷ；Ｂ熔文献标志码：Ａ文章编号：０５２９（０１０－０７０１０－８５２１）３０２－５中图分类号：Ｐ５Ｔｄ４Ｔ１；Ｃ４
ＧｅｔｃＡｌｏｉｈｍｔｍｉｅｕａｔｒｅｃｉｎｎｅｉｇｒｔＯｐｉｚｄＮｅｒｌＮｅｗｏｋＰｒｄｉｔｏＭｏｅｆＷｅｄＰｅｔａｉｎｄｌｏｌ以熔深为输出的ＢＰ神经网络焊缝熔深预测模型。仿真试验和结果分析表明：用遗传算法使
能得到神经网络较好的初始权值和阈值，能显著提高网络性能；所建模型符合已有的焊接熔深理论研究，并且预测误差较小，具有较好的泛比能力和较高的预测准确性，对工程实际具有一定的指导意义。图６表１参１５
ｗｅｄｉｇｕｒｅｔｌｎｃｒｎ，ｗｅｄｎｏｔｇｌｉｇｖｌｅ，ｗｅｄｉｇｖｌｃｔｎｌｄｔｎｔｅｏｔｔｉｗｅｄｎｔａｉｎ．Ｔｈｉａｉｎｔｓａｌｎｅｏｉａｄｗｅｄｗｉｈａｄｈｕｐｕｌｐｅｅｒｔｏｙｓｅｓｍｕｌｔｅｔｏ
第２卷第３期９２１０１年６月
轻Ｉ机械
ＬｉｈｔＩｕｔｙＭａＭｎｅｙｇｎｄｓｒｃｒ
Ｖ０．９Ｎｏ３】２．
Ｊｎ２１ｕ．０１
［研究・设计］
ＤＩ０３６／．ｓ１０－９．０１３０７Ｏ：．９ｊｓ．０５８５２１．．１９ｉｎ２００
ｇｉｎｎｅｔｔｒｔａｅｇｅｒｇｐｊｔ［ｈ６ｆ．ｔ．５ｒ．ｕｉｓｓｓｏｈｐａｉｌｎｉｅｎｒｅｓＣ，ｉ１ａ１ｅ］ｄｇｅｅｃｃｎｉｏｃ．ｇｂｆ
Ｋｅｏｄ：ｔｌｒｃｓｉｇＭＡ（ａｔｒｅｉｇ；ｇｎｔｌｏｔｍ；Ｂｅｒｌｎｔｏｋｒｄｃｏｆｙｗｒｓｍｅｏｅｓ；ＧＷｇｓｍｅｌａｅｗｌｎ）ｅｅｃａｒｈａｐｎａｄｉｇｉＰｎｕａｅｒ；ｐｅｉｉｏｗｔｎ