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研究与教学
本文的目的是介绍由高屈服钢 S690 QL 制成的移动平台支撑结构的 MAG 焊接参数选择研究结果。这种钢的符号含义[7]： • S：结构钢， • 690：最小屈服强度（690 MPa）， • Q：淬火和回火， • L：低缺口韧性试验温度。高屈服强度钢由于其屈服强度高，在土木工程和运输工具建造中的应用越来越多[1-2]。该组钢的优势在于相对伸长率可达 14% 左右，是 AHSS 组高强度钢伸长率的两倍 [3-4]。建议在焊接屈服强度较高的钢材时将线能量限制在3.5kJ/cm的水平[5]，并进行预热。根据焊接板厚的增加，预热温度也应相应提高。制造商没有提供有关选择此类钢的预热温度的原则的信息[7]。本文决定选择最合适的 S690 QL 钢（典型的屈服强度增加的钢）焊接参数，以使接头在低温下具有最佳的冲击强度。
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在高强度钢（HSS）梁中使用周期性的基于椭圆形的网络（EBW）开口在近年来越来越受欢迎，这主要是由于高强度重量比和降低地板高度，这是由于允许不同的公用事业服务通过网络开放的原因。但是，这些部分容易受到Web-Post屈曲（WPB）故障模式的影响，因此必须使用准确的设计工具来预测Web-Post屈曲容量。因此，本文旨在通过（EBW）开口（EBW）开口来预测HSS光束中WPB容量的各种机器学习（ML）方法的能力，并评估现有分析设计模型的性能。为此，考虑了S460，S690和S960钢等级，开发和验证了数值模型，目的是进行总共10,764个Web-POST有限元模型。该数据用于训练和验证包括人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和基因表达编程（GEP）的不同ML算法。最后，本文提出了用于WPB电阻预测的新设计模型。结果将详细讨论，并将其与数值模型和现有的分析设计方法进行了比较。基于机器学习预测的提议的设计模型被证明是功能强大，可靠和高效的设计工具，可用于对HSS梁的WPB电阻进行定期（EBW）开口的WPB电阻。