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申请/专利权人：广西南南铝加工有限公司;桂林理工大学
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑GSA‑GRNN模型的铝合金厚板应力检测方法，包括；S1：选取材料，选取样坯加工成拉伸试样，并在对样坯处理后放入材料试验机进行拉伸实验，分别站在恒温槽中在不同温度下使用超声波测量声时差并计算得到应力；S2：建立应力检测模型，将树突神经网络DD与传统超声检测的声时差参数融入深度学习模型中，并将温度、拉伸率、声时差作为输入，将真实应力作为输出，建立树突神经网络表达式。该基于PSO‑GSA‑GRNN模型的铝合金厚板应力检测方法：7065铝合金在不同温度下的超声波测量结果变化较大且这个变化是非线性的，基于常规线性拟合方法进行误差补偿会造成较大误差，但不同拉伸率的铝合金样板声时差变化表现出相近的变化趋势。
主权项：1.一种基于PSO-GSA-GRNN模型的铝合金厚板应力检测方法，包括，其特征在于：S1：选取材料，选取样坯加工成拉伸试样，并在对样坯处理后放入材料试验机进行拉伸实验，分别站在恒温槽中在不同温度下使用超声波测量声时差并计算得到应力；S2：建立应力检测模型，将树突神经网络DD与传统超声检测的声时差参数融入深度学习模型中，并将温度、拉伸率、声时差作为输入，将真实应力作为输出，建立树突神经网络表达式，然后对数据进行归一化处理，将建立起来的模型与未融合传统超声检测的声时差参数的深度学习模型进行对比，同时与没有引入树突信息处理能力的BP神经网络进行对比分析，模型误差性能使用均方根误差RMSE；S3：建立温度补偿模型，将群体间信息交换能力的粒子群算法，加入到万有引力搜索算法中，并构建出PSO-GSA-GRNN模型，并通过GSA-GRNN对铝合金在不同温度下检测的值进行温度补偿。
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