摘要：建立了4—12—4结构的误差反向传播（BP）神经网络．以训练样本预测误差作为适应度函数，采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值．以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入，焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出，优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力．

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