[1]王程,赵桂敏,郑明高,等.基于IPOA-BP算法的焊接接头抗拉强度预测模型[J].焊管,2024,47(4):32-38.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2024.04.005]
　WANG Cheng,ZHAO Guimin,ZHENG Minggao,et al.Tensile Strength Prediction Model of Welded Joint Based on IPOA-BP Algorithm[J].,2024,47(4):32-38.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2024.04.005]
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基于IPOA-BP算法的焊接接头抗拉强度预测模型()
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《焊管》[ISSN:1001-3938/CN:61-1160/TE]

卷:
47
期数:
2024年第4期
页码:
32-38
栏目:
试验与研究
出版日期:
2024-04-28

文章信息/Info

Title:
Tensile Strength Prediction Model of Welded Joint Based on IPOA-BP Algorithm
文章编号:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2024.04.005
作者:
王程; 赵桂敏; 郑明高; 张骁勇
1.西安石油大学 材料科学与工程学院,西安 710065；2.中石化江汉油建工程有限公司,湖北 潜江 433100
Author(s):
WANG Cheng; ZHAO Guimin; ZHENG Minggao; ZHANG Xiaoyong
1.Xi’an Shiyou University, School of Materials Science and Engineering, Xi’an 710065, China；2.Sinopec Jianghan Oil Construction Engineering Co., Ltd., Qianjiang 433100, Hubei, China
关键词:
抗拉强度预测;  焊接接头;  改进鹈鹕优化算法;  BP神经网络
Keywords:
tensile strength prediction;  welding joint;  improved pelican optimization algorithm;  BP neural network
分类号:
TG407
DOI:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2024.04.005
文献标志码:
A
摘要:
为了更加快捷方便的获得X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度，通过IPOA-BP算法构建了X80管线钢管环焊缝焊接接头抗拉强度预测模型，引入Logistic混沌映射、反向差分进化和萤火虫算法来提高POA算法的寻优能力。模型选择焊接电流、焊接电压、焊接热输入、保护气体流量、焊接速度、送丝速度作为焊接工艺输入参数，接头抗拉强度作为输出参数。把IPOA-BP模型和POA-BP模型以及BP神经网络模型进行对比，通过训练集对模型进行训练、测试集对模型进行验证，用均方误差、平均绝对百分比误差和R?来评价模型。最终结果表明，IPOA-BP算法模型预测更加精准，拟合程度更高。
Abstract:
In order to obtain the tensile strength of X80 pipeline steel girth weld joints more quickly and conveniently, a prediction model for the tensile strength of X80 pipeline steel girth weld joints was constructed using the IPOA-BP algorithm. Logistic chaotic mapping, reverse differential evolution, and firefly algorithm were introduced to improve the optimization ability of the POA algorithm. The model takes welding current, welding voltage, welding heat input, shielding gas flow, welding speed, wire feed speed as input parameters, and joint tensile strength as output parameters. The IPOA-BP model, POA-BP model and BP neural network model are compared. The training set is used to train the model, and the test set is used to verify the model. The mean square error, mean absolute percentage error and R? are used to evaluate the model.The final results show that the IPOA-BP algorithm model is more accurate and has a higher degree of fitting.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-01-15
基金项目：国家自然科学基金“油气输送管线钢在线碳配分机理、复相结构特征及塑性增长规律的研究”（项目编号51174165）；陕西省自然科学基础研究计划项目“高钢级管线钢摩擦焊焊接接头形成机理研究”（项目编号2018JM5076）。
作者简介：王程（1997—），女，硕士研究生，主要从事管线钢力学性能方面的研究。
更新日期/Last Update: 2024-04-26