标题：基于GA-BP神经网络的复杂管道分段焊接构件变形检测方法
作者：龚梅杰 傅杰 杜卡帅 白冰 张政
作者单位：江南造船（集团）有限责任公司，上海 201913
关键字：GA-BP神经网络；复杂管道；分段焊接；变形检测；特征参数
摘要：由于复杂管道分段焊接工艺参数之间的耦合效应以及焊接过程的非线性特性，准确捕捉特征参数与变形之间的复杂关系难度较大，导致变形量检测偏差较大，无法满足高精度检测需求。为此，提出基于GA-BP神经网络的复杂管道分段焊接构件变形检测方法。通过数据标准化和相关性分析筛选出与焊接变形相关性最高的关键特征参数。采用灵敏度度量标准优化变形特征参数组合，提升预测模型的精度。采用GA-BP神经网络模型，结合遗传算法的全局优化能力和反向传播神经网络的局部搜索优势，计算焊接构件的预测变形量。利用反向传播算法减小误差，实现对复杂管道分段焊接构件变形的精确检测。结果表明，该方法显著提高了复杂管道分段焊接构件变形检测的准确性和效率。