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金属喷涂、堆焊与修复 表面强化及改质技术
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摘要
基于多层ANN的机器人等离子熔射智能化模型 分析了机器人等离子熔射过程的神经网络模型的实现方法,基于多层人工神经网络,建立了等离子熔射过程的智能化模型。基于该模型,系统研究了等离子弧电流、熔射距离、机器人扫描间距和速度对主要涂层性能参数-残余应力和孔隙率的影响规律,并通过试验数据库的学习对涂层性能参数进行预测。
出处
《机械制造文摘(焊接分册)》
2010年第1期33-38,共6页
Welding Digest of Machinery Manufacturing
关键词
改质技术
表面强化
神经网络模型
等离子熔射
多层人工神经网络
性能参数
试验数据库
机器人
分类号
TG456.2 [金属学及工艺—焊接]
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机械制造文摘(焊接分册)
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