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J-GLOBAL ID：201702268674504823   整理番号：17A0170397

ニューラルネットワークに基づく遺伝的アルゴリズムに基づくレーザ溶接パラメータの最適化を,最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Laser welding-brazing parameters optimization based on BP neural networks genetic algorithm

著者 (7件)： Liu Gao (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Zhang Zhaoyang (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Huang Lei (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Jiang Yujia (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Nie Xin (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Lu Haiqiang (School of Mechanical Engineering Jiangsu University) ,  Zhuang Hongwu (School of Mechanical Engineering Jiangsu University)
資料名： Guangxue Jishu  (Guangxue Jishu)
巻： 42  号： 5  ページ： 431-434,440  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2089A  ISSN： 1002-1582  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： レーザ溶接の深さの制御が難しい問題に対して、レーザー溶接のパワー、溶接速度などのレーザー溶接過程に含まれる制御パラメータを選択し、BP人工神経回路網に基づくレーザーろう付モデルを構築した。レーザ溶接シミュレーション実験の歴史的データに従って,溶接パラメータを予測し,そして,遺伝的アルゴリズムを用いて,制御パラメータを最適化し,そして,溶接シームを得た。MATLABソフトウェアを用いて,アルミニウム合金/亜鉛めっき鋼のレーザ溶接プロセスのパラメータに対するBP人工ニューラルネットワークモデルを構築し,遺伝的アルゴリズムの並列と集団探索戦略を用いて,制御パラメータを最適化し,プロセスパラメータを正確に制御することができた。そして,継手の性能は改善された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *溶接 ,  亜鉛めっき ,  *ニューラルネットワーク ,  プロセスパラメータ ,  *最適化 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *レーザ溶接 ,  *レーザ ,  アルミニウム合金 ,  溶接速度 ,  神経回路網モデル ,  レーザろう付 ,  制御パラメータ ,  *溶接パラメータ ,  *改変 ,  *進化的計算 ,  *レーザ応用 ,  *利用 ,  速度
準シソーラス用語： MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： laser techniques ,  laser welding brazing ,  MATLAB ,  BP artificial neural network ,  genetic algorithm

分類 (2件)： 溶接技術  (WC07030G) ,  レーザの応用  (BD04100V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  レーザ ,  溶接パラメータ ,  最適化