广义动态模糊神经网络焊接接头力学性能预测

摘要

建立广义动态模糊神经网络模型,用来预测焊接接头力学性能.模型结构不再是建模时预设,而是在对逐个样本的学习过程中动态自适应调整.引入椭圆基函数扩大函数的接收域,利用系统误差和模糊规则ε-完备性作为模糊规则增加的依据,并将模糊规则ε-完备性作为径向基单元的宽度确定准则.以误差减少率评价模糊规则的重要性,并以此为依据对模型的模糊规则进行修剪.采用三种不同厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验,获得17组训练样本和5组仿真样本数据,建模并仿真.结果表明该模型能够焊接接头力学性能进行较为准确的预测.