摘要: 针对川东造船厂化学品船建造中使用特种钢——2205双相不锈钢(DSS),在其焊接试验的基础上分别建立
了双相不锈钢焊接应力和收缩变形的BP神经网络预测模型,并与多元线性回归方法进行比较,较好地模拟了焊接
残余应力和变形与板厚、焊接电流、电弧电压、焊接速度等工艺参数之间的非线性关系。预测结果表明,BP神经网
络比多元线性回归在预测精度和泛化能力上都有很大的提高。
中图分类号:
王正伦, 王智祥, 张鑫. 基于BP神经网络的DSS焊接应力和收缩变形
预测研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2010, 29(5): 832-836.
WANG Zheng-lun, WANG Zhi-xiang, ZHANG Xin. Prediction of DSS Welding Stress and Shrinkage Deformation Based on BP Neural Network[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2010, 29(5): 832-836.