基于VC++环境的弧焊质量神经网络建模与优化平台

摘要

针对电弧焊的实用性及弧焊过程的复杂性，一般很难用传统的数学和物理模型对其进行建模，并考虑到目前无商品化弧焊质量建模和优化软件的现状，本文提出一种基于VC++环境的弧焊质量BP 神经网络建模与模拟退火优化方法，并进行了软件设计和算例验证。 用VC++实现软件平台，进行人机界面设计。该平台主要通过下拉菜单进行界面操作，简单灵活，可根据用户实际需求自行选择数据文件，并可一次性输入网络结构、训练参数、计算误差等数据，方便调整参数和精度；运行后可产生必要的中间文件，以便与其他算法接口，并可显示误差曲线，有利于进一步清楚训练过程；此外，通过调用MATLAB 引擎显示三维预测曲面，实现了数据可视化。 对模拟退火算法进行了改进，避免了计算陷入局部最优，输入弧焊质量学习样本到已训练过的BP 网络，通过模拟退火对BP 网络的输入参数进行优化，实现算法接口。 调试及算例验证结果表明：该BP 算法有良好的计算收敛特性，模拟退火经过若干次迭代后可搜索到最优焊接工艺参数，结果符合要求，并得出以下主要结论： （1）基于VC++设计的该软件平台，是在Windows 环境下的鼠标操作友好界面，操作灵活方便，并能自动生成必要的数据文件（包括权值，误差，学习目标对比数据，预测输出数据等），根据这些数据方便用户了解训练过程，以进行改进或与其他软件进行接口，具有较好的实用性及可靠性。 （2）该平台下用户可在下拉窗口中一次性输入各种参数，包括网络结构参数（输入输出单元数、隐层数及各隐层单元数）、训练参数（学习率、动量系数） 及误差（最大允许迭代误差和样本误差）等，BP 算法运算完毕后能显示运算时间、总迭代次数以及误差变化曲线，从而为调整网络结构和训练参数提供了方便。 （3）基于VC++调用MATLAB对预测数据进行三维可视化，能清晰的评价某焊接参数组合在给定变化范围内对焊接质量参数的影响趋势，以便对焊接生产起到一定的指导作用。 （4）对模拟退火算法进行了避免计算陷入局部最优的改进，并利用该算法对一个多变量函数求极值，验证了该算法的正确性，且精度较高。 （5）通过对一个TIG 算例进行BP 网络建模及SA 优化平台进行了验证，结果表明：该BP 网络训练速度快、收敛特性好、精度高，BP 网络训练结果和SA 优化输出优于文献所提供的数据，验证了该平台建模和优化的正确性及在弧焊质量建模中的实用价值。该系统运行快、精度高、可靠性好、实用性强，可应用于弧焊质量建模与优化。