基于模糊C均值聚类的模糊RBF神经网络预测焊接接头力学性能建模.pdf

【焊接接头力学性能预测】焊接接头的力学性能，如抗拉强度、抗弯强度、伸长率、焊缝硬度和热影响区硬度，是评估焊接工艺质量和焊接结构安全性的关键指标。在实际生产中，由于焊接过程的非线性、多因素交互影响，这些性能的预测具有挑战性。 【模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）】模糊C均值聚类是一种常用的模糊聚类算法，它可以处理数据的不确定性，对于焊接过程中复杂因素的分类和分析尤为适用。通过对焊接工艺参数进行模糊聚类，可以更好地识别和理解不同参数组合对焊接接头力学性能的影响模式。 【模糊径向基神经网络（Fuzzy Radial Basis Function, Fuzzy RBF）】模糊RBF神经网络是结合了模糊逻辑和RBF神经网络的一种预测模型。RBF神经网络以其快速收敛和高精度预测能力而著名，模糊逻辑则能处理不确定性和模糊信息。在本研究中，通过FCM聚类算法确定网络中心，然后使用伪逆法优化网络权重，构建了一个能有效预测焊接接头力学性能的模型。 【建模流程】选取TC4钛合金TIG焊的焊接工艺参数（焊接电流、焊接速度和氩气流量）作为模型输入，利用27组实验数据训练模型。使用另外9组独立的实验数据进行模型验证和仿真，结果显示该模型具有良好的稳定性和鲁棒性，预测精度高。 【模型应用】该模型不仅可以预测焊接接头的力学性能，还能够通过数学解析揭示焊接工艺参数与接头性能之间的函数关系。这为优化焊接工艺参数、提升焊接质量提供了理论依据，有助于实现焊接过程的精准控制。 【关键词】模糊C均值聚类用于对焊接工艺参数进行模糊分类，模糊RBF神经网络则用于建立预测模型。该研究强调了在焊接领域应用机器学习和数据建模技术的重要性，尤其是对于复杂非线性问题的解决。 总结来说，本文提出了一种基于模糊C均值聚类和模糊RBF神经网络的焊接接头力学性能预测方法。这种方法克服了传统反向传播神经网络的局限性，表现出优越的预测能力和适应性，对于改善焊接工艺和提高焊接质量具有重要的实践价值。