[发明专利]一种基于计算机技术的焊接接头力学性能预测的界面系统方法

说明书

[技术领域]

本发明涉及的是一种焊接接头力学性能预测方法，特别是一种基于计算机技术的焊接接头力学性能预测的界面系统方法。

[背景技术]

由于影响焊接接头力学性能的工艺参数众多，每种重要参数的改变，如预热温度、热处理温度、焊接线能量超出规定的范围，都要进行焊接工艺评定试验；而从焊接工艺拟定、焊接工艺试验到焊接接头力学性能的测试，焊接工艺评定工作涉及工厂中的几个部门；同时要投入大量的人力、物力和财力，完成这些工作，不仅耗资巨大，而且周期长，经常出现延误生产的现象。

为了解决这个问题，长久以来，焊接接头的力学性能的准确预测成为人们研究的难点；人们利用模糊数学、多元回归及人工智能专家系统等技术，尝试着进行焊接工艺评定.希望可以代替常规的工艺评定试验；特别是近年来，获得迅速发展的人工神经网络(ArtificialNeural Networks，ANN)技术，可以处理任意复杂的多元非线性关系，使比较准确地进行焊接工艺计算机辅助评定成为可能。

虽然国内外已经取得大量的研究成果，但是还没有能够准确预测焊接接头力学性能且简单易操作的预测系统；本发明训练出大量常用合金钢焊接接头力学性能预测模型，并在此基础上设计了焊接接头力学性能预测系统，把所有训练好的模型存入数据库，整合在一起方便管理；同时，简化了预测性能的操作过程，比较直观的显示出模型各输入参数的影响趋势。

[发明内容]

本发明的目的是克服上述缺点和满足人们需求，提供采用误差反向传播算法训练出常用合金钢焊接接头力学性能预测模型；训练好的人工神经网络组合模型可以导入到焊接接头力学性能预测界面系统，进行常用合金钢焊接接头的力学性能预测，从而指导焊接工艺的制定，减少焊接工艺评定实验的人力物力投入，一种基于计算机技术的焊接接头力学性能预测的界面系统方法。

为了实现上述目的，一种基于计算机技术的焊接接头力学性能预测的界面系统方法，其特征在于：采用误差反向传播算法训练出常用合金钢焊接接头力学性能预测模型，训练好的人工神经网络模型可以导入到焊接接头力学性能预测界面系统，进行常用合金钢焊接接头的力学性能预测，基于计算机技术的焊接接头力学性能预测的界面系统方法如下：

(1)模型的管理维护

(1.1)添加模型

由焊接接头构成的神经元网络模型保存在一个文件夹中，该文件夹包含一些用来定义模型的输入参数和输入参数范围的文件及该神经元网络模型的权值、偏差、隐藏单元数、子模型数，当用神经元网络模型来进行预测时，必须从这些文件中读取出数据，当系统需要使用新的模型进行预测时，用户可以自己添加新模型；

(1.2)删除模型

当用户认为有些模型不再需要或由新的模型替代时，就可以把这些模型删除；

(2)力学性能预测

(2.1)性能预测模块

当用户进行性能预测的时，只需直接在参数输入区域输入每个参数的输入值，其中打钩的参数是要求用户一定要输入；预测计算子模块就从参数输入模块中获取模型预测所需要的参数，并形成预测文件，调用模型访问预测文件，进行性能预测，并将结果保存到结果文件中，根据结果文件更新结果显示区域各个控件的值，显示出预测结果，包括预测值、误差、最大值和最小值；

(2.2)单个变量分析模块

单个变量分析模块会将要分析的变量在其取值范围内，按一定步长变化生成一系列值，其他变量取默认值，通过预测可以画出该变量对预测结果的影响趋势图；

(3)数据的保存和查看

(3.1)数据存储模块和数据浏览模块

当用户进行完一次性能预测后，点击主界面的保存按钮，数据存储模块就会将用户输入的各个参数值、系统预测值和其他一些必要信息存储到数据库相应的表中；当用户点击浏览按钮时，数据浏览模块就会以列表的形式显示出已保持的数据，用户可以选择其中一条数据，点击确定，全部数据将在参数输入区域显示出来，用户也可以点击删除按钮，删除不需要的数据；

(3.2)打印模块

打印模块会根据用户输入的各个参数值和系统的预测值生成一份焊接工艺指导书，同时提供了打印和打印预览该焊接工艺指导书的功能；

人工神经网络训练是在Unix系统下进行的，焊接接头力学性能预测系统是在Windows系统下进行的；