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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种对接接头焊接角变形预测和控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116258045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310111070.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种对接接头焊接角变形预测和控制方法及装置是由陆皓;叶圣;陈俊梅;余春设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对接接头焊接角变形预测和控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于BP神经网络和GA遗传算法的对接接头焊接角变形预测和控制方法及装置，其中方法包括：建立MAG焊对接接头有限元模型，并通过实验对模型进行修正；焊接角变形预测；焊接角变形控制；其中，焊接角变形预测和控制分别包括以下步骤：选取设计变量，并基于正交试验统计角变形大小；基于设计变量和角变形大小确定神经网络模型结构并进行训练；基于GA遗传算法，以角变形大小作为个体适应度，对神经网络模型进行优化；基于优化后的模型进行变形预测或控制。与现有技术相比，本发明具有能够快速获得对接接头的变形量及控制变形等优点。

本发明授权一种对接接头焊接角变形预测和控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络和GA遗传算法的对接接头焊接角变形预测和控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立MAG焊对接接头有限元模型，并通过实验对模型进行修正； S2：焊接角变形预测： S21：选取工艺参数作为第一设计变量，在第一设计变量的取值范围内选取若干水平，设计正交试验表，实施正交试验方案，根据每个试验组的参数进行有限元模拟，并统计有限元模拟后模型中心截面上的第一角变形大小； S22：以第一设计变量作为预测神经网络模型的输入参数，第一角变形大小作为输出参数，构建训练集和测试集； S23：基于预测神经网络输入参数和输出参数确定预测神经网络模型的结构，并进行训练和测试，直到测试样本的神经网络预测输出值和实际值的均方误差在预配置的允许范围内； S24：以第一设计变量组成种群个体，以第一角变形大小为个体适应度，使用GA遗传算法获取初始权值和阈值并进行适应度计算，获取适应度的最优解，对神经网络进行优化，并对比优化后的预测结果与实验结果，若结果差异超过阈值则返回S23，重新构建预测神经网络模型并进行GA遗传算法的优化求解； S25：基于优化后的预测神经网络模型进行焊接角变形预测； S3：焊接角变形控制： S31：以S21中选取的工艺参数以及第一角变形大小的倍数作为第二设计变量，在第二设计变量的取值范围内选取若干水平，设计正交试验表，实施正交试验方案，根据每个实验组的参数进行有限元模拟，统计有限元模拟后模型中心截面上施加反变形后的第二角变形大小； S32：以第二设计变量作为控制神经网络的输入参数，以第二角变形大小作为输出参数，构建训练集和测试集； S33：基于控制神经网络输入参数和输出参数确定控制神经网络模型的结构，并进行训练和测试，直到测试样本的神经网络预测输出值和实际值的均方误差在预配置的允许范围内； S34：以第二设计变量组成种群个体，以第二角变形大小为个体适应度，使用GA遗传算法获取初始权值和阈值并进行适应度计算，获取适应度的最优解，从而对神经网络进行优化，并对比优化后的预测结果与实验结果，若结果差异超过阈值则返回S33，重新构建控制神经网络模型并进行GA遗传算法的优化求解； S35：基于优化后的控制神经网络模型实现焊接角变形控制。

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