双光束同轴复合激光焊接6061铝合金搭接焊缝质量预测研究

作     者：王炉 

作者单位：重庆理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：罗怡

授予年度：2024年

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：6061铝合金 焊缝质量 信号监测 神经网络 

摘      要：铝合金是车辆轻量化的重要材料,制造过程中涉及大量焊接工艺。其中激光焊接具有高速、高效的优点,被广泛应用。但是铝合金激光焊存在焊接质量难以保证,检测手段滞后等问题。因此,本文以6061铝合金双光束同轴复合激光搭接焊的焊缝质量预测为研究目标。监测焊缝实时温度、焊缝成形特征等特征信号,分析特征信号与焊缝横截面特征尺寸和力学性能之间存在的相关性,构建BP神经网络预测模型,并基于随机森林算法优化网络结构。 研究结果表明:焊缝实时温度与焊缝宽度特征尺寸之间线性关系较弱,与焊缝深度特征尺寸、面积特征尺寸以及拉剪承载力之间存在较强的线性相关。焊缝表面成形图像经处理后的轮廓与焊缝横截面轮廓吻合度极高,其宽度、面积与焊缝宽度特征尺寸、面积特征尺寸具有显著的线性相关性。基于BP神经网络建立的焊缝质量预测模型,焊缝宽度特征尺寸的预测效果良好,焊缝深度特征尺寸、面积特征尺寸、拉剪承载力的预测结果相对较差,部分预测值的误差过大。基于随机森林算法优化BP神经网络,有效的消除了误差较高的预测值,并提高了模型的稳定性。其中焊缝面积特征尺寸优化效果显著,预测性能提升。对输出值做重要性分析,在不降低预测精度的情况下提高了运行速度。