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铝钢异种材料摩擦焊接质量的人工神经网络识别

来源期刊:理化检验物理分册2001年第3期

论文作者:薛朝改 王泓 鄢君辉 刘小文

关键词:人工神经网络; 异种材料; 摩擦焊接; 接头质量; 分类;

摘    要:异种材料摩擦焊接接头中二维及弥散分布的缺陷,常规无损检测方法很难可靠地检测出,因此必须建立异种材料摩擦焊接质量监控的新方法.以铝钢异种材料摩擦焊接为例,利用基于MATLAB的人工神经网络,根据纯铝-钢异种材料摩擦焊接过程中多个物理参量特征值实时检测结果,首次建立了异种材料摩擦焊接接头性能的分类模型.结果表明,该网格模型的运行效率高,分类成功率可达100%,可以直接用于摩擦焊接生产的可靠性评估,并可推广应用于摩擦焊接缺陷的识别和质量监控,成为一种新的控制手段.

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铝钢异种材料摩擦焊接质量的人工神经网络识别

薛朝改1,王泓1,鄢君辉1,刘小文1

(1.西北工业大学材料学院)

摘要:异种材料摩擦焊接接头中二维及弥散分布的缺陷,常规无损检测方法很难可靠地检测出,因此必须建立异种材料摩擦焊接质量监控的新方法.以铝钢异种材料摩擦焊接为例,利用基于MATLAB的人工神经网络,根据纯铝-钢异种材料摩擦焊接过程中多个物理参量特征值实时检测结果,首次建立了异种材料摩擦焊接接头性能的分类模型.结果表明,该网格模型的运行效率高,分类成功率可达100%,可以直接用于摩擦焊接生产的可靠性评估,并可推广应用于摩擦焊接缺陷的识别和质量监控,成为一种新的控制手段.

关键词:人工神经网络; 异种材料; 摩擦焊接; 接头质量; 分类;

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