用于质量分析的预测模型成为不断提高激光焊接工艺的可靠性,效率和安全性的最关键要求之一。 进行无损质量评估的准确有效模型是该评估的重要组成部分。 本文提出了一种结构化方法,旨在设计一种有效的基于人工神经网络的模型,以预测低碳镀锌钢激光搭接焊中焊缝的尺寸特征。 该建模方法是基于对激光焊接参数(例如激光功率,焊接速度,激光束直径和间隙)对焊缝尺寸特征(例如熔深,顶部表面宽度和界面宽度)的直接影响和相互作用影响进行分析的。 该分析中使用的数据来自根据Taguchi方法进行的结构化实验研究以及基于3D建模和仿真工作的详尽FEM。 使用析因设计,开发,实施和评估了不同的基于神经网络的预测模型。 使用实验数