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摘要
激光焊接过程产生的焊斑熔深和热影响区宽度直接影响焊接质量。激光焊接过程复杂,影响因素众多,许多参数难以量化。本文以TC4钛合金薄板为实验样品进行脉冲激光焊接实验。利用两个径向基函数神经网络分别预测焊斑熔深和热影响区宽度。将上述两个径向基函数神经网络作为多目标优化算法的目标函数,以提高焊接熔深并减小热影响区宽度。通过模拟退火算法寻求多目标优化所得的非劣解集中的最优解。实验证明,该方法可有效平衡激光焊接过程的焊斑熔深和热影响区宽度。
- 出版日期2014
- 单位天津职业技术师范大学; 天津工业大学
激光焊接过程产生的焊斑熔深和热影响区宽度直接影响焊接质量。激光焊接过程复杂,影响因素众多,许多参数难以量化。本文以TC4钛合金薄板为实验样品进行脉冲激光焊接实验。利用两个径向基函数神经网络分别预测焊斑熔深和热影响区宽度。将上述两个径向基函数神经网络作为多目标优化算法的目标函数,以提高焊接熔深并减小热影响区宽度。通过模拟退火算法寻求多目标优化所得的非劣解集中的最优解。实验证明,该方法可有效平衡激光焊接过程的焊斑熔深和热影响区宽度。
