基于正交试验和RBF神经网络的焊条工艺性能研究.pdf

本文主要探讨了如何利用正交试验和RBF神经网络来研究焊条的工艺性能，特别是涉及含稀土氧化物的碱性焊条。正交试验是一种统计方法，用于在多个因素和不同水平下设计实验，以高效地获取数据。在本研究中，通过正交试验设计了含有不同稀土氧化物（La2O3, CeO2, Y2O3）的焊条，并测量了焊条的断弧长度、脱渣率和飞溅率等关键工艺性能指标。 RBF（径向基函数）神经网络是一种前馈式的人工神经网络，特别适用于非线性系统的建模和预测。它具有优秀的逼近能力和全局最优特性，能够处理焊条工艺性能与稀土氧化物成分之间的复杂非线性关系。在本研究中，利用MATLAB的工具箱函数构建了RBF神经网络模型，该模型能够有效地映射稀土氧化物成分与焊条工艺性能之间的关系。 研究结果显示，RBF神经网络模型成功地预测了焊条的工艺性能，并且与正交试验相结合，可以用于优化焊条药皮中稀土氧化物的组成。这种方法减少了试验次数，降低了成本，提高了效率，为焊条的优化设计提供了新的方法。此外，这种结合方法对于确定最佳的稀土种类和添加量具有重要意义，可以避免传统方法中大量工艺试验带来的资源消耗。 电弧稳定性、脱渣性和飞溅率是衡量碱性焊条工艺性能的主要指标，它们直接影响焊缝成型、焊接材料利用率以及焊接结构的生产率、质量和使用安全性。因此，通过加入适量的稀土添加剂改善焊条工艺性能和焊缝组织的研究至关重要。然而，由于稀土在熔滴过渡到熔池过程中的烧损严重，传统的数学手段难以建立稀土成分与工艺性能的因果关系。 通过正交试验获取的数据和RBF神经网络的预测分析，研究者能够更深入地理解稀土氧化物对焊条性能的影响，从而为焊条配方的设计提供科学依据。这项工作对于提高焊条的质量、降低成本以及推动焊接工艺的进步具有实际意义。