"本文探讨了人工神经网络(ANN)在搅拌摩擦焊接(Friction Stir Welding, FSW)研究中的应用。通过使用ANN技术,研究人员能够以较低的技术门槛开发出解决焊接过程问题的机器学习模型。FSW是一种先进的焊接技术,尤其适用于连接轻质合金,如铝合金。人工神经网络在此领域的应用主要集中在对焊接参数的调查,以及评估搅拌摩擦焊接过程中产生的反馈力。此外,先前的研究已证明,ANN可用于建立摩擦搅拌焊接参数与接头机械性能之间的关系,并预测焊接过程中的平均晶粒尺寸。关键词包括:搅拌摩擦焊接、人工智能技术、人工神经网络、数学建模。"
在搅拌摩擦焊接(FSW)这一领域,人工神经网络(ANN)扮演了重要角色。FSW是一种无熔化状态的焊接技术,通过高速旋转的工具在材料之间产生热量,实现材料间的紧密连接。这种技术在航空航天、汽车等工业中具有广泛的应用,因为它能提供高质量的焊接接头,尤其是对于铝和其他轻质金属。
ANN作为大脑建模的一种技术,其工作原理是模拟人脑神经元之间的连接和信息传递,通过训练数据来学习和预测未知情况。在FSW研究中,ANN被用来探索最佳的焊接参数,例如工具转速、进给速度和工具设计等,这些参数直接影响焊接过程的效率和接头的质量。通过对大量实验数据的分析,ANN可以识别参数与焊接结果之间的复杂关系,从而提供更优化的焊接策略。
此外,评价焊接过程中的反馈力是关键环节,因为这些力可以反映焊接过程的稳定性。ANN模型可以训练来预测这些力,从而帮助理解焊接过程中的动态行为,减少潜在的焊接缺陷。
在机械性能方面,接头的强度和韧性是衡量焊接质量的重要指标。ANN被用于研究FSW参数如何影响这些机械性能,比如拉伸强度、疲劳寿命和耐腐蚀性。通过建立参数与性能之间的关联,工程师可以更好地控制焊接过程,确保焊接件满足特定的工程要求。
预测平均晶粒尺寸是另一个重要的应用,因为晶粒大小直接影响焊接接头的微观结构和力学性能。通过ANN模型,研究人员可以预测在不同焊接条件下可能形成的晶粒尺寸,这有助于优化微观结构,提高焊接接头的整体性能。
人工神经网络在搅拌摩擦焊接中的应用显著提高了焊接工艺的分析和优化能力,它提供了强大的工具来理解和预测复杂的焊接过程,为工程实践提供了有力的支持。未来的研究可能会进一步扩展ANN的应用,例如引入深度学习技术,以处理更大规模的数据集,或结合其他数学建模方法,以提升模型的预测精度和泛化能力。