RBFNN在激光焊接光强预测中的应用与效果验证

本文主要探讨了激光焊接过程中复杂的光强分布预测问题，利用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）来解决这一挑战。激光焊接是一种精密的工业过程，其熔池光强分布受到多种因素的影响，如焊接速度、功率、材料特性等，这些因素往往难以精确量化。传统的参数化方法可能难以捕捉这种多变量间的非线性关系。 作者提出了一种基于归一化的RBFNN模型，这种方法是非参数统计的，它通过构建高斯函数作为径向基函数，能够更好地处理不确定性和非线性关系，从而建立出在时间和空间上激光焊接熔池光强分布的预测模型。这种方法的优势在于其适应性强，能够自适应地学习数据中的模式，而无需事先假设特定的函数形式。 为了确保模型的有效性，文中提出了一个定量的评估方法，用于衡量预测的光强分布质量。这个评估指标可能是基于误差分析或相关性分析，通过比较预测结果与实际测量值的差异，来优化选择影响光强分布模型的关键参数。通过对这些参数的优化，模型的预测性能得到了提升。 作者进一步展示了优化选择后的模型在具体光强分布预测实例中的应用，通过对两幅光强分布图形的预测，预测结果与实测图像进行了对比。结果显示，该神经网络模型能够有效地预测激光焊接熔池的光强分布，验证了其在实际应用中的可行性。 此外，论文的关键词包括激光技术、光强分布预测、径向基函数神经网络和非参数统计模型，这些都是研究的核心内容。通过这篇文章，研究人员和工程师可以了解到如何利用先进的计算技术改进激光焊接过程中的光强控制，从而提高焊接质量和生产效率。 总结来说，这篇论文提供了一个实用的工具，即基于径向基函数神经网络的光强分布预测模型，对于激光焊接领域的优化控制具有重要的理论和实践价值。