检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
出 处:《中国新技术新产品》2024年第21期18-20,共3页New Technology & New Products of China
摘 要:在电阻点焊过程中焊点的形成涉及多个物理量的变化,不能精确描述。因此,本文采集标准焊点的焊接数据,建立基于黏菌算法-BP神经网络(Slime Mould Algorithm-Back Propagation Neural Network,SMA-BP)的焊点动态电阻预测模型。将当前时刻的电极累计释放的热量与动态电阻作为预测模型的输入,下一时刻的动态电阻作为模型的输出。结果表明,经黏菌算法优化后的BP神经网络在测试集上的决定系数R^(2)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均优于单一的BP模型,给电阻点焊控制器的设计提供参考。
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