随着螺旋埋弧焊管技术的发展，人们对焊管焊缝形状的改善愈来愈重视，许多国际先进焊管企业把严格控制焊缝形状作为竞争手段，愈来愈多的焊管用户在与制造厂签订供货合同时，把焊缝形状指标作为附加技术条件。焊缝形状的控制之所以重要，是因为其好坏直接影响到焊缝接头服役时的力学性能、焊缝的内部质量以及防腐涂层的成本，并反映焊接工艺参数选择的合理性。 正是基于以上原因，本文在焊缝形状计算机图像处理软件与数据库的基础上，以生产现场收集的试样数据为依据，主要研究焊缝形状参数(余高、熔深与熔宽)与焊接工艺参数(电流、电压与焊速)之间的关系。通过一般数理统计的方法、回归分析的方法以及人工神经网络的方法来研究焊缝形状与焊接工艺之间的规律，以达到优化与预测焊缝形状的目的。 由于现场收集的试样数据是已经被优化过的，数据比较集中，在建立焊缝形状预测模型时存在一定的困难，因而本文采用回归分析方法、神经网络方法两种方法建模，并对其比较，而最终以神经网络的方法最宜。在利用神经网络建模时，结合MATLAB神经网络工具箱，以单丝焊φ559mm×8.8mm与双丝焊φ1219mm×17.2mm两种规格焊管外焊缝形状为例，快捷、有效地建立了焊缝形状预测模型，并对模型进行检验，结果显示模型的推广能力较强，可应用于实际生产。 最后，为了便于日后用户操作以及对神经网络在螺旋埋弧焊管焊缝形状预测中的推广，将所设计的BP网络预测模型打包并利用MATLAB图形用户界面设计编辑器(Graphics User Interface Design Editor，简写GUIDE)开发一易学易用界面友好的螺旋埋弧焊管焊缝形状预测系统的实用软件包。 通过本文研究，证明以生产现场收集的试样数据为基础，利用神经网络建立螺旋埋弧焊管焊缝形状预测模型是可行的。