《表5 验证试验结果：基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化》

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《基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化》

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从帕累托最优前沿上选取3组焊接工艺参数（图4中五角星）验证该多目标优化方案的可行性．验证试验结果如表5所示．在3组验证试验中，预测熔宽、余高和熔深的最大相对误差分别为5.34%、12.93%和14.90%，与图3（a）中的RBF神经网络预测熔宽、余高和熔深类似（最大相对误差分别为17.62%、9.52%和9.04%）．预测熔宽、余高和熔深的平均相对误差分别为2.58%、9.45%和7.04%，且预测高宽比和深宽比的平均误差均小于10.00%．因此，从试验最大预测误差和平均预测误差来看，该多目标优化策略能够较好地实现多目标优化任务．