基于BP神经网络的铝合金搅拌摩擦焊接头疲劳性能研究

摘要

以焊接母材、搅拌头旋转速度、焊接速度、轴向压力、搅拌头倾角和板材厚度为输入参数，以疲劳寿命为输出参数，构建6×18×9×1四层拓扑结构的铝合金FSW接头疲劳性能BP神经网络模型，并进行了试验验证和产线应用研究。结果表明，神经网络模型具有较高的预测能力和预测精度，相对训练误差小于5.5%、相对预测误差小于6%；生产线上铝合金板材的搅拌摩擦焊工艺参数经神经网络优化后，接头疲劳寿命较神经网络优化前增加51.11%，接头疲劳性能显著提高。