石永华，林水强

（华南理工大学机械工程学院，广东 广州510640）

水下湿法FCAW焊缝几何尺寸的BP神经网络预测

石永华，林水强

（华南理工大学机械工程学院，广东 广州510640）

水下焊接焊缝几何尺寸的准确预测是水下焊接质量研究的基础。由于环境恶劣，水下焊接往往达不到满意的焊接质量，因此要进行水下焊接质量研究，而对水下焊接焊缝几何尺寸的预测是必不可少的。基于神经网络BP建立了水下焊接焊缝几何尺寸的预测模型，也对该模型进行检验；此外还与回归拟合方法进行预测准确性的比较；同时进行了敏感度分析。

水下焊接；神经网络BP；敏感度

0 前言

水下湿法焊接的焊缝几何尺寸对于水下焊接结构的力学性能有很大的影响，预测湿法焊接焊缝几何尺寸可以指导水下焊接工艺参数的制定。但是，与陆上焊接相比，水下焊接过程涉及更为复杂的物理化学变化，焊接工艺参数、水的传热特性以及焊接过程中气泡的产生与破裂、水的扰动等，都造成了水下湿法焊接过程的特殊性。这种特殊性影响焊接电弧的稳定性[1]，因而焊缝几何尺寸也会随之出现复杂性的变化。

对于复杂的非线性焊接系统，常用的焊接过程建模难以达到满意的效果。如采用非线性拟合方法得到的公式，模型适应范围窄，外界的变动常常使所建立的模型产生较大误差。而人工神经网络有很强的自学习、自适应和自组织能力，且具有简单易用和黑箱控制的特点，能很好地处理非线性的焊接过程数据[2]。……