摩擦焊接轴向缩短量的神经网络与支持向量机预测研究
【摘要】：轴向缩短量是惯性摩擦焊接过程中的关键参量。本文利用ABAQUS有限元软件对高温合金管材惯性摩擦焊接过程进行了模拟,系统研究了焊接工艺参数对轴向缩短量的影响。基于模拟结果,分别建立了支持向量机(SVM)和径向基函数(RBF)神经网络的轴向缩短量的预测模型。两种模型的对比表明,对于该小样本的预测,RBF神经网络比SVM智能预测结果更接近有限元模拟值。因此,RBF神经网络模型可以更好的辅助摩擦焊接的有限元模拟,并有效降低模拟的时间成本。
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