广义动态模糊神经网络焊接接头力学性能预测.pdf

广义动态模糊神经网络焊接接头力学性能预测 本文介绍了一种新的广义动态模糊神经网络（GD-FNN）模型，该模型用于预测焊接接头的力学性能。该模型 结合了神经网络和模糊逻辑推理的优点，能够学习和预测焊接接头的力学性能。 本模型的结构由输入层、径向基单元层、T-范数层、输出层组成。输入层接收输入数据，径向基单元层计算输入变量的隶属度函数，T-范数层引入椭圆基函数（EBF）和模糊规则的完备性指标，输出层输出预测结果。 该模型使用了 Elliptic Basis Function（EBF）和模糊规则的完备性指标，克服了通常模糊径向基函数（RBF）神经网络使用反向传播（BP）算法时，全局学习容易陷入误差局部极小的不足。 实验结果表明，该模型能够对焊接接头力学性能进行较为准确的预测，提供了一种新的方法来预测和优化焊接接头的力学性能。 知识点： 1. 广义动态模糊神经网络（GD-FNN）：一种结合神经网络和模糊逻辑推理的新的神经网络模型，用于预测焊接接头的力学性能。 2. 椭圆基函数（Elliptic Basis Function，EBF）：一种新的基函数，用于克服通常模糊径向基函数（RBF）神经网络使用反向传播（BP）算法时，全局学习容易陷入误差局部极小的不足。 3. 模糊规则的完备性指标：一种用于评价模糊规则的重要性的指标，用于确定模糊规则的宽度。 4. 焊接接头力学性能预测：一种使用神经网络预测焊接接头力学性能的方法，能够对焊接接头的力学性能进行较为准确的预测。 5. 动态模糊神经网络技术：一种新的神经网络技术，结合了神经网络和模糊逻辑推理的优点，能够学习和预测焊接接头的力学性能。 6. 广义动态模糊神经网络模型的结构：包括输入层、径向基单元层、T-范数层、输出层四个部分，用于预测焊接接头的力学性能。 7. 焊接接头力学性能测试：一种测试焊接接头力学性能的方法，包括抗拉强度、抗弯强度、焊缝硬度和热影响区硬度等指标。 8. 焊接试验方法：一种获取焊接接头力学性能数据的方法，包括TC4钛合金TIG焊接试验等。 9. 模糊神经网络在焊接接头力学性能预测中的应用：模糊神经网络可以用于预测焊接接头的力学性能，提供了一种新的方法来预测和优化焊接接头的力学性能。 10. 神经网络在焊接接头力学性能预测中的应用：神经网络可以用于预测焊接接头的力学性能，提供了一种新的方法来预测和优化焊接接头的力学性能。