基于相关性分析和SSA-BP神经网络的铝合金电阻点焊质量预测

TG453.9; 基于电阻点焊过程中工艺信号特征,在不同间距、不同间隙和不同间距与间隙 3种条件下,引入相关性分析方法分析工艺信号与熔核直径之间的相关性,并建立基于麻雀搜索算法-BP神经网络(sparrow search algorithm-back propagation neural network,SSA-BP)的电阻点焊质量预测模型,将功率、焊接电流、焊接电压和动态电阻作为预测模型输入特征.结果表明,经麻雀搜索算法优化后的BP神经网络在测试集上的决定系数R2、均方误差(mean-square error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	焊接学报 Jg. 45; H. 2; S. 13 - 32
Hauptverfasser:	董建伟, 胡建明, 罗震
Format:	Journal Article
Sprache:	Chinesisch
Veröffentlicht:	天津大学,材料科学与工程学院,天津, 300350 01.02.2024
Schlagworte:	resistance spot welding correlation analysis BP neural network 熔核直径 麻雀搜索算法 相关性分析 BP神经网络 nugget diameter sparrow search algorithm 电阻点焊
ISSN:	0253-360X
Online-Zugang:	Volltext
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