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邵海清, 廖春, 戴昌璐, 姜志宏, 李宇达. 基于神经网络的磁选机介质盒焊接变形预测方法[J]. 金属加工（热加工）, 2023, (12): 39-43. DOI: 10.3969/j.issn.1674-165X.2023.12.007
引用本文: 邵海清, 廖春, 戴昌璐, 姜志宏, 李宇达. 基于神经网络的磁选机介质盒焊接变形预测方法[J]. 金属加工（热加工）, 2023, (12): 39-43. DOI: 10.3969/j.issn.1674-165X.2023.12.007
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基于神经网络的磁选机介质盒焊接变形预测方法

    摘要
  • 摘要: 在磁选机介质盒的焊接加工过程中,焊接参数是介质盒焊接变形的重要影响因素.虽然单一的焊接参数所引起的焊接变形规律可通过简单的有限元方法获得,但要同时考虑多种焊接参数的影响,仅利用有限元方法很难揭示多种焊接参数与焊接变形之间的关系.为此,针对介质盒焊接加工建立三维有限元分析模型,利用仿真结果作为神经网络的样本数据;借助神经网络的非线性映射能力,构建介质盒焊接变形的预测模型;将预测值与仿真值进行比较.结果表明:预测误差在合理范围内.

     

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