【摘 要】
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电阻点焊工艺参数的设置对点焊焊接质量有着非常重要的作用,难以建立精确的数学模型。基于此,提出一种将Logistic映射微粒群优化算法(LPSO)与BP神经网络相结合的方法,对0.8mm
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2009ZX04014-072)
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电阻点焊工艺参数的设置对点焊焊接质量有着非常重要的作用,难以建立精确的数学模型。基于此,提出一种将Logistic映射微粒群优化算法(LPSO)与BP神经网络相结合的方法,对0.8mm厚08AL钢板点焊工艺参数建模优化。在详细分析点焊工艺的基础上,利用BP神经网络建立点焊工艺参数与焊接质量之间的模型,同时结合LPSO的全局寻优能力,对点焊工艺参数进行优化,获得三大主要工艺参数(点焊时间、点焊电流与电极压力)的最优匹配。以点焊时间9周波、点焊电流11.41k N、电极压力1.7k N的最优工艺参数组合进行试验,结果表明,与BP+COA和正交实验法相比,该方法具有更高的可靠性。
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