【摘 要】
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通过试验检测出连续油管TIG焊接头最薄弱区力学性能,采用BP神经网络对该区域工艺性能进行仿真预测,研究了不同训练函数对网络性能的影响,通过对比分析不同训练函数下网络性能
【机 构】
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西安理工大学材料科学与工程学院,国家石油天然气管材工程技术研究中心,宝鸡石油钢管有限责任公司钢管研究院
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通过试验检测出连续油管TIG焊接头最薄弱区力学性能,采用BP神经网络对该区域工艺性能进行仿真预测,研究了不同训练函数对网络性能的影响,通过对比分析不同训练函数下网络性能,得出连续油管TIG焊接头最薄弱区线能量-冲击功预测模型,最终选取LM算法、SCG算法对网络进行训练,采用这两种算法建立起的线能量-冲击功模型精度较高,测试数据预测值与实测值平均相对误差分别为0.785%和0.34%,网络能够很好地对"未知"冲击功进行预测。
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