【摘 要】
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轴向缩短量是惯性摩擦焊接过程中的关键参量．文中利用ABAQUS有限元软件对高温合金管材惯性摩擦焊接过程进行了模拟，获得并研究了不同焊接工艺参数下的轴向缩短量结果．基于模拟结
【机 构】
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西北工业大学凝固技术国家重点实验室,青海师范大学物理系
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轴向缩短量是惯性摩擦焊接过程中的关键参量．文中利用ABAQUS有限元软件对高温合金管材惯性摩擦焊接过程进行了模拟，获得并研究了不同焊接工艺参数下的轴向缩短量结果．基于模拟结果，分别建立了支持向量机（SVM）和径向基函数（RBF）神经网络的轴向缩短量的预测模型．两种模型的对比表明，对于该小样本的预测，RBF神经网络比SVM智能预测结果更接近有限元模拟值．因此RBF神经网络模型可以更好的辅助摩擦焊接的有限元模拟，并有效降低模拟的时间成本．
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