基于径向基函数神经网络的激光焊接熔池光强分布预测

激光焊接过程复杂,影响因素众多,许多参数难以量化。基于归一化的径向基函数神经网络,采用非参数统计方法,建立了激光焊接熔池在时间和空间上的光强分布模型。该神经网络采用高斯函数作为径向基函数。提出了定量评价该模型预测光强分布质量的方法,并根据该评价方法,对影响光强分布模型的重要参数进行优化选择。根据优化选择结果,对两幅光强分布图形进行预测。通过预测图像与实测图像的对比证明,该神经网络可有效预测激光焊接熔池的光强分布。