【摘 要】
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使用VC++6.0建立了多层BP人工神经网络模型预测高强度管线钢焊接接头韧性参数夏比冲击(CVN)值。根据现场X70管线钢焊接参数,选择平均线能量、壁厚、预热温度、焊接位置和取样
【机 构】
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天津大学材料科学与工程学院,北京科技大学机械工程学院,中国石油天然气管道科学研究院
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使用VC++6.0建立了多层BP人工神经网络模型预测高强度管线钢焊接接头韧性参数夏比冲击(CVN)值。根据现场X70管线钢焊接参数,选择平均线能量、壁厚、预热温度、焊接位置和取样位置作为模型输入量,建立了节点数为14的一个隐层,激活函数为Sigmoid型的接头韧性参数CVN预测程序。194组样本数据均来自现场焊接数据,随机选取150组样本作为训练样本,其余44组样本作为预测结果的检验样本。分析了神经网络结构对预测结果的影响。预测值误差在20%以内的样本占测试样本数的77%。结果表明,在高强度管线钢焊接中,基于ANN(artificial neural network)的CVN预测方法可为合理选择焊接工艺参数提供一种有效途径。
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