基于ANN的低碳镀锌钢板激光堆焊焊缝尺寸预测研究：精度达7%

本篇论文深入探讨了在现代制造业中，尤其是汽车工业，激光焊接技术对于低碳镀锌钢板的质量控制和优化的重要性。激光堆焊作为关键的焊接工艺，其焊缝几何尺寸的精确预测对提升焊接过程的可靠性和效率至关重要。文章的标题"基于ANN的低碳镀锌钢板激光堆焊焊缝几何尺寸预测研究"明确指出了研究的核心内容，即利用人工神经网络(ANN)这一强大的机器学习工具来建立一个预测模型，以便于实时监控和控制焊接参数，从而准确预测熔深、顶部表面宽度和界面宽度等焊缝尺寸特征。 研究首先从理论分析出发，对激光焊接的关键参数如激光功率、焊接速度、激光束直径和间隙等进行了深入的研究，探讨它们如何直接影响和交互作用于焊缝尺寸特性。这一部分的工作基于Taguchi方法的结构化实验设计，确保了数据的精确性和代表性。同时，结合三维(3D)有限元模拟(FEM)技术，进一步提高了模型的准确性，通过对实际焊接过程的细致模拟来补充实验数据。 论文的核心工作是构建基于ANN的预测模型，通过训练和测试实验数据，以及3D仿真的辅助数据，模型的性能得到了反复验证。作者采用析因设计策略，不断优化模型，确保了模型能够适应不同焊接条件下的变化。评估过程中，结合了统计工具如保持测试和k倍交叉验证，对激光焊接参数对模型性能的影响进行了量化分析。 结果令人鼓舞，研究表明，所提出的ANN模型在低碳镀锌钢板的激光堆焊焊缝尺寸预测方面表现出色，其预测误差普遍低于7%，这表明模型具有很高的精度和可靠性。这对于提高焊接工艺的控制水平，降低废品率，以及保障生产过程的安全性具有重大意义。此外，研究成果发表在《软件工程与应用》杂志上，展示了该研究在全球软件工程和制造领域的学术价值。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的方法，通过深度结合实验、数值模拟和神经网络技术，为低碳镀锌钢板的激光焊接过程中的焊缝尺寸预测提供了一种实用且高效的解决方案，对于推动焊接工艺的智能化和精细化管理具有显著的贡献。