基于级联神经网络的焊接接头力学性能预测方法及系统

本发明公开了一种基于级联神经网络的焊接接头力学性能预测方法及系统，采集激光焊接过程中的光致等离子体形貌图像，并通过对焊接得到的焊缝进行性能测试得到多种焊缝性能参数数据；对采集的光致等离子体形貌图像进行特征提取，将提取到的图像特征与焊缝性能参数建立对应关系，并构建训练集、验证集和测试集；构建基于级联神经网络的焊接接头力学性能预测模型；利用训练得到的焊接接头力学性能预测模型进行实时焊缝力学性能预测。本发明使用基于级联神经网络的预测模型来拟合预测钛铝摆动激光填粉焊焊接接头的力学性能，可实现焊接接头力学性能实时预测，减少人工工作量，提高焊接质量。