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为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头,通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化.结果表明,经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求;将其与遗传算法相结合,在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合.取可执行最优解转速1037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1440 W进行试验验证,焊接接头拉剪载荷达到8860 N,与已报道最优接头相比提高11.4%.RBF神经网络与遗传算法相结合的