【摘 要】
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异种材料摩擦焊接接头中二维及弥散分布的缺陷,常规无损检测方法很难可靠地检测出,因此必须建立异种材料摩擦焊接质量监控的新方法.以铝钢异种材料摩擦焊接为例,利用基于MATL
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异种材料摩擦焊接接头中二维及弥散分布的缺陷,常规无损检测方法很难可靠地检测出,因此必须建立异种材料摩擦焊接质量监控的新方法.以铝钢异种材料摩擦焊接为例,利用基于MATLAB的人工神经网络,根据纯铝-钢异种材料摩擦焊接过程中多个物理参量特征值实时检测结果,首次建立了异种材料摩擦焊接接头性能的分类模型.结果表明,该网格模型的运行效率高,分类成功率可达100%,可以直接用于摩擦焊接生产的可靠性评估,并可推广应用于摩擦焊接缺陷的识别和质量监控,成为一种新的控制手段.
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