该文利用人工神经网络技术进行了铝合金焊接热裂纹预测方面的探索.通过训练、测试具有不同结构的单个模型及具有不同子模型数的组合模型的方法建立了初步的热裂纹预测模型,并综合运用降维处理和缩小样本覆盖空间两种方法对模型性能进行了有效地改进,最终建立了以母材化学成分、填充金属化学成分及焊接操作技术为输入参数,以热裂纹总长度为输出参数的铝合金厚板"T"形接头焊接热裂纹预测系统.对系统性能的分析表明,热裂纹预测系统的预测规律符合已有研究结论,预测误差小于15﹪.显然,随着样本数据的不断充实,样本覆盖空间的不断扩大,热裂纹预测系统的应用范围将不断扩大,其实际应用价值也必将越来越高.该文还综合运用数据库技术和专家系统技术,开发了基于Client/Server的铝合金焊接工艺设计系统.该系统具有四大特点:第一,可以被多个用户同时使用;第二,知识库的创建参考了企业的行业标准和实际工艺设计样本;第三,能够进行常用弧焊方法和电阻焊的焊接工艺设计;第四,利用数据库管理系统的安全保护机制和自身用户管理模块实现了数据的安全管理.因此,系统实用性较高,己在重庆长安汽车(集团)有限责任公司投入使用.此外,该文综合利用数据库技术和专家系统技术开发了基于Client/Server的铝合金焊接性咨询系统.该系统仍需要改进,其知识库有待于进一步完善.