课题开展了电焊条配方与性能之间智能化研究。以碱性电焊条E5015为研究对象,采集了五十组电焊条配方组分的化学成分和与其对应的焊条熔敷金属各项力学性能数值。在深入分析碱性电焊条配方冶金行为的基础上,选取配方组分中的化学成分C、Si、Mn、S、P作为输入、熔敷金属的力学性能作为输出,采用B P算法人工神经网络,使用MATLAB软件,建立起了化学成分与力学性能之间的非线性关系。为解决智能预报准确性,搭建了以C、Si、Mn、S、P五组数据作为输入、三个节点隐含层、一个力学性能值作为输出的神经网络模型,通过最多3000次的训练,成功地建立了电焊条配方化学成分与其力学性能之间的映射关系。实现了对E5015碱性电焊条抗拉强度,屈服强度,冲击强度,延伸率的预报,各项预报误差均可控制在2%以下。课题采用VB语言构建了适用于焊接材料设计、管理E5015碱性电焊条智能化专家系统。系统借用ActivX部件调用MATLAB,可以实现对配方的查阅、对力学性能的智能化预报和其他技术资料的查询。该软件系统界面友好,使用方便。