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基于SVR模型的水下焊接最佳工艺: 收藏
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引用; 《焊接学报》2017年第12期38卷 69-72,94页; 作者：叶建雄李志刚 Jonathan Wu 周金兰彭星玲郭波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; 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...; 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.; 来源：详细信息评论

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