基于SVR模型的水下焊接最佳工艺

作     者：叶建雄 李志刚 Jonathan Wu 周金兰 彭星玲 郭波 

作者机构：江西省精密驱动与控制重点实验室南昌工程学院南昌330099 华东交通大学机电工程学院南昌330013 Computer Vision&Sensor Lab.uWindsorCanada N9B 3P4 

基　　金：江西省教育厅科研技术研究资料项目(GJJ151129) 国家自然科学基金资料项目(51665016) 江西省科技厅项目(20151BBE50040,20151BAB207047) 

出 版 物：《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)

年 卷 期：2017年第38卷第12期

页      码：69-72,94页

摘      要：焊接工艺参数的确定,是水下焊接研究领域的重要内容,但恶劣的焊接环境使之成为研究的难点.以水下湿法浅水药芯电弧焊(FCAW)为研究对象,将其看成一个多输入多输出(MIMO)的非线性系统,利用支持向量回归机(SVR)提高建模精度和预测速度.首先在正交试验设计的基础上,利用SVR构建水下焊接模型,并与多元非线性回归及BP神经网络所构建的模型进行拟合精度的比较,然后将SVR模型融入进化算法(EA)的全局优化中,利用模型计算个体的评价函数,通过种群进化操作,得到满足要求的最优参数.结果表明,该方案具有使用方便,效率高,精度好的优点,并能推广应用于众多类似领域,具有重要的理论和实践价值.

主 题 词：水下焊接 参数优化 支持向量回归机 建模 进化算法 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0801[工学-力学类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.12073/j.hjxb.20160425001

馆 藏 号：203282764...