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动态模糊RBF神经网络焊接接头力学性能预测建模被引量：3: 2016年; 建立动态模糊径向基神经网络RBF(Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明:模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。; 张永志董俊慧朱红玲; 关键词：力学性能

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朱红玲