[1]王高峰,辛希贤,高锋.基于BP神经网络的螺旋埋弧焊管焊缝余高预测[J].焊管,2009,32(6):21-25.[doi:1001－3938（2009）06－0021－05]
　WANG Gao-feng,XIN Xi-xian,GAO Feng.The Prediction of SSAW Pipe Weld Reinforcement Based on BP Neural Network[J].,2009,32(6):21-25.[doi:1001－3938（2009）06－0021－05]
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基于BP神经网络的螺旋埋弧焊管焊缝余高预测
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《焊管》[ISSN:1001-3938/CN:61-1160/TE]

卷:
32
期数:
2009年第6期
页码:
21-25
栏目:
试验与研究
出版日期:
2009-06-28

文章信息/Info

Title:
The Prediction of SSAW Pipe Weld Reinforcement Based on BP Neural Network
文章编号:
1001－3938（2009）06－0021－05
作者:
王高峰1; 辛希贤2; 高锋3
（1.中国石油天然气集团公司管材研究所，西安710065；
2.西安石油大学 材料科学与工程学院，西安 710065；
3.海洋石油工程股份有限公司建造公司，天津 300452）
Author(s):
WANG Gao-feng1; XIN Xi-xian2; GAO Feng3
(1.Tubular Goods Research Center of CNPC,Xi’an 710065,China;
2.School of Materials and Engineering,Xi’an Shiyou University,Xi’an 710065,China；
3.Offshore Oil Engineering Co.,Ltd.Construction Company,Tianjin 300452,China)
关键词:
焊缝余高; 神经网络; 网络训练; 样本
Keywords:
weld reinforcement; neural network; the training of network; sample
分类号:
TG441.7
DOI:
1001－3938（2009）06－0021－05
文献标志码:
A
摘要:
介绍了螺旋埋弧焊管焊缝余高的重要性、焊缝余高对焊缝力学性能的影响以及余高对螺旋埋弧焊管防腐的影响。该研究将神经网络用于建立螺旋埋弧焊管焊缝余高的预测模型。在构建网络预测模型的过程中，以焊接电流、电弧电压与焊接速度作为网络输入，以焊缝余高作为网络输出。对网络进行了训练，并对训练结果做了回归分析。为了检验网络的泛化能力,对网络进行了测试，结果显示所建立的网络是比较成功的。
Abstract:
This article introduced weld reinforcement importance to SSAW pipe,effect of weld reinforcement to weld mechanical property and to SSAW pipe anti-corrosion.And then,used neural network to establish a prediction model for the weld reinforcement of SSAW pipe.It made welding current,arc voltage and welding speed as input of the network,the weld reinforcement as output.Finally it trained the network,and conducted regression analysis for training results.In order to verify thegeneralization ability of the network to test the network,the results showed that the establishment of the network is relatively successful.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
作者简介：王高峰（1981－），男，工学硕士，主要从事压力管道的监造工作。
收稿日期：2008－12－03
更新日期/Last Update: