【摘 要】
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针对高强低碳合金厚钢板大功率激光焊接过程的非线性、多变量耦合性、不确定性等特点,通过构建基于声信号采集的监测系统,实现舰用钢板焊接过程声音的实时采集,并提出特征向
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273024,61305031);江苏省自然科学基金(BY2016053-11);江苏省“333”高层次人才培养工程(BRA2015366)
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针对高强低碳合金厚钢板大功率激光焊接过程的非线性、多变量耦合性、不确定性等特点,通过构建基于声信号采集的监测系统,实现舰用钢板焊接过程声音的实时采集,并提出特征向量,构建双权值神经网络（DWNN）模型,充分利用DWNN优秀的非线性拟合能力,实现大功率激光焊接多参数与声信号多特征之间非线性映射的神经网络建模。在拟合精度和迭代次数上,DWNN比径向基函数网络等传统网络更优,为高强度低合金厚钢板的大功率焊接参数的优化和控制提供了良好的基础。
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