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基于改进蚁群算法优化神经网络的焊缝成形预测研究
  • 35
  • 作者

    汪文辉陆金桂

  • 单位

    南京工业大学机械与动力工程学院

  • 摘要
    为了控制焊接机器人焊缝成形的质量，提出了一种基于改进蚁群算法（ACO）优化BP神经网络的焊缝成形预测模型，实现对焊缝成形尺寸的控制。首先通过Otsu优化Canny算子的方法提取焊接过程中熔池图像的数据样本，然后用BP神经网络来进行训练预测。为了优化初始权阈值，引入ACO优化BP；针对蚁群陷入局部最优的情况，引入遗传算法（GA）中的交叉变异，利用适应度值来确定选择概率的特性，从而加快迭代速度，避开蚁群初期的收敛慢问题，提升预测模型的性能。最后通过与传统BP、GA-BP和ACO-BP的预测实验对比，发现改进后的预测模型准确度高、稳定性好。
  • 关键词

    焊缝成形Canny蚁群算法BP神经网络遗传

  • 文章目录
    0 引言
    1 基于Otsu和Canny的熔池形貌检测方法
    2 基于ACO优化BP神经网络的焊缝成形预测模型
    3 仿真实验与结果分析
    4 结语
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