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基于机器学习的薄板等离子弧搭接焊的熔深预测

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材料科学与工艺 2023年第4期31卷 51-59页

作者：贾琪何建萍李芳华学明上海工程技术大学材料科学与工程学院上海201620 上海市激光制造与材料改性重点实验室(上海交通大学) 上海200240

在等离子弧搭接焊中,搭接焊接头的焊缝熔深是评价焊接质量的关键指标之一,而焊接过程中的热输入信息和熔池图像信息都与焊缝熔深有密切关系。本文通过建立304L不锈钢薄板等离子弧搭接焊数据采集系统,利用LabVIEW实时检测电信息,采用视... 详细信息

在等离子弧搭接焊中,搭接焊接头的焊缝熔深是评价焊接质量的关键指标之一,而焊接过程中的热输入信息和熔池图像信息都与焊缝熔深有密切关系。本文通过建立304L不锈钢薄板等离子弧搭接焊数据采集系统,利用LabVIEW实时检测电信息,采用视觉传感技术实时获取薄板等离子弧搭接焊过程中的熔池图像,并通过图像处理方法获得熔池的几何参数信息,结合焊接工艺参数,选择峰值电流、峰值电压、焊接速度、离子气流量、保护气流量、熔池宽度和熔池后端长度作为输入量,焊缝熔深作为输出量,建立了基于支持向量机回归和BP神经网络的熔深预测模型。实验验证表明,采用径向基函数的支持向量机回归模型可以有效地对焊缝熔深进行预测,并具有很好的泛化能力,可为进一步实现在线优化焊接工艺参数提供依据。

关键词：等离子弧焊薄板 LabVIEW 视觉传感 SVR 熔深预测

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基于多传感器信息的焊缝熔深预测

基于多传感器信息的焊缝熔深预测

作者：岳立帅哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在熔焊过程中,焊缝熔深是焊接质量的关键指标,很多焊接结构的失效就是由于焊缝熔深不够或未焊透导致的,因此对于焊缝熔深的检测就显得非常重要。目前焊缝熔深普遍的检测方法是通过焊后破坏性试验,切开截面观察焊缝的宏观金相,这在工程... 详细信息

在熔焊过程中,焊缝熔深是焊接质量的关键指标,很多焊接结构的失效就是由于焊缝熔深不够或未焊透导致的,因此对于焊缝熔深的检测就显得非常重要。目前焊缝熔深普遍的检测方法是通过焊后破坏性试验,切开截面观察焊缝的宏观金相,这在工程中往往无法实现。熟练的焊工能够根据焊接过程中的电弧声音和表面的熔池形貌,凭观察实时调节焊接参数,确保焊缝的熔深合格,因此可以通过采集电弧声、熔池图像和焊接电信号等搭建焊缝熔深预测模型。本文构建了焊接数据采集实验平台,实现了焊接电流、电弧电压、电弧声和焊缝熔池表面图像的实时同步采集。分析了所采集的信号与焊缝熔深之间的关系,并提取信号的特征值。分别应用多元线性回归、回归支持向量机和BP神经网络建立依据所采信号预测焊缝熔深的模型。通过对比三种模型的预测误差,BP神经网络的平均相对误差相对较小为1.1%。采用CO气体保护焊在板厚为15mm的Q235平板上进行堆焊实验,应用BP神经网络对平板堆焊的焊缝熔深进行预测,预测值的平均相对误差为1.4%。焊接熔深随着以下参数变化减小:焊接电流减小,电弧电压增大,焊接速度增大,气体流量增大。采用相同材质的板材和焊接方法进行了角焊缝实验,除了上述的焊接参数对熔深有影响外,焊枪的空间位置对角焊缝的熔深有很大的影响,焊枪的空间位置由焊枪与底板的夹角、焊枪的对中位置和焊枪的倾斜角度确定,通过将焊枪的空间位置添加为模型的输入节点,并采用Dropout改进的BP神经网络模型,使得角焊缝熔深的预测模型精度提高,侧板熔深a、焊根熔深b和底板熔深c的平均相对误差都在3.8%以内。

关键词：多传感器熔深预测 BP神经网络平板堆焊角焊缝

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遗传算法优化的神经网络熔深预测模型

轻工机械 2011年第3期29卷 27-31页

作者：张宪江爱荣浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室浙江杭州310014

依据熔化极气体保护焊(GMAW)焊接时对焊缝熔深的影响因素,结合遗传算法,建立以焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊缝熔宽为输入、以熔深为输出的BP神经网络焊缝熔深预测模型。仿真试验和结果分析表明:使用遗传算法能得到神经网络较好的... 详细信息

依据熔化极气体保护焊(GMAW)焊接时对焊缝熔深的影响因素,结合遗传算法,建立以焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊缝熔宽为输入、以熔深为输出的BP神经网络焊缝熔深预测模型。仿真试验和结果分析表明:使用遗传算法能得到神经网络较好的初始权值和阈值,能显著提高网络性能;所建模型符合已有的焊接熔深理论研究,并且预测误差较小,具有较好的泛比能力和较高的预测准确性,对工程实际具有一定的指导意义。

关键词：金属加工熔化极气体保护焊(GMAW) 遗传算法 BP神经网络熔深预测

基于距离测度的近似推理及在焊接建模中的应用

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武汉理工大学学报 2021年第12期43卷 69-79页

作者：陈海锋冯志强焦自权袁浩覃海俭黎欣潘祖富北部湾大学机械与船舶海洋工程学院钦州535011 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室天津300072

针对考虑条件关系的相似度推理方法存在的不足,以模糊集之间的距离作为修正因子,提出一种利用距离测度修正模糊条件关系的近似推理方法。讨论修正函数的两种形式和选择途径,给出一对构造修正关系的Lukasiewicz算子和广义算子;分析构造... 详细信息

针对考虑条件关系的相似度推理方法存在的不足,以模糊集之间的距离作为修正因子,提出一种利用距离测度修正模糊条件关系的近似推理方法。讨论修正函数的两种形式和选择途径,给出一对构造修正关系的Lukasiewicz算子和广义算子;分析构造条件关系的模糊蕴涵算子,并考察该算法的单调性、连续性和逼近性。将该算法应用于焊缝熔深预测方面,通过工艺实验建立焊接规则库,基于Matlab构建焊接成形预测推理模型,实验结果表明,与相关推理算法相比,该算法可达较高计算精度,符合实际工程应用的要求。

关键词：近似推理距离度量修正函数焊接工艺参数熔深预测

基于距离调整条件关系的近似推理及焊接工艺决策

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基于距离调整条件关系的近似推理及焊接工艺决策

作者：陈海锋北部湾大学

学位级别：硕士

焊接作为船舶制造中的一种典型工艺,由于其过程和机理的复杂性,难以建立精确的数学模型进行描述,实现工艺决策、预测和控制仍主要依靠专家和技术人员的经验,而这些经验知识通常由一些模糊术语来表达,因此将模糊建模与近似推理技术应用... 详细信息

焊接作为船舶制造中的一种典型工艺,由于其过程和机理的复杂性,难以建立精确的数学模型进行描述,实现工艺决策、预测和控制仍主要依靠专家和技术人员的经验,而这些经验知识通常由一些模糊术语来表达,因此将模糊建模与近似推理技术应用于焊接领域具有重要意义。对于目前应用较广泛的两种方法——合成规则推理(Compositional Rules of Inference,CRI)和基于相似度的推理,由于在推理过程中忽略了一些重要信息,导致算法在某些条件下不能满足某些重要特性,或导出不理想的推理结果。为克服CRI和相似度推理的不足,本文在考虑距离函数与相似度量二者关系的基础上,提出一种通过事实与前件间的距离来调整条件关系的近似推理方法,称为基于距离调整关系的推理(Distance-Modified Relation,DMR)。该方法中距离度量是作为一个调整因子,用以生成新的模糊条件关系,这使得给定事实、规则前件与后件的任意变化均能反映在推理结论之中。我们讨论了调整函数的形式、选择途径及构造条件关系的模糊算子,分析该算法的单调性、连续性、逼近性和事实与前件的互换性,给出其在多重多维推理模式的相应算法,通过将该方法与其他两种典型推理方法在四个重要性质上进行比较和分析,进一步论证算法的合理之处。在DMR方法中,一对Lukasiewicz算子(T,I)可分别用于构造约简型与扩展型调整函数,而满足左连续性的t-范数和连续蕴涵算子可分别视为一对广义的约简型和扩展型调整函数,同时左连续t-范数也适合于构造模糊条件关系。当采用上述模糊逻辑算子,且规则前件为正规集时,DMR方法满足单调性、还原性、连续性和逼近性。对于多重多维推理,当采用扩展型调整时,应对每条激活规则结论的补集取“并”运算来获得总结论。通过对近似类比推理算法(Approximate Analogical Reasoning Schema,AARS)、基于相似度的推理算法(Similarity-based Approximate Reasoning,SAR)和DMR方法的四个性质的比较分析可以看到,当取一对(T,I)算子作为调整函数时,DMR方法所得结论的精确性要高于其他两种方法;AARS和DMR满足单调性,而SAR方法则是非单调的;若前件为正规集,上述三种方法均满足逼近性;当事实与前件互换时,AARS与SAR在某些条件下会导出不合理的推理结论,而DMR方法在同等条件下均可得出较为合理的结论。将多重多维推理的DMR算法应用于船体板CO焊接规范参数决策和MAG焊缝成形预测两个方面。首先,基于KUKA机器人焊接实验平台获取建模数据,归纳出焊接规范参数与焊缝成形几何尺寸之间关系的模糊工艺规则;其次,根据工艺规则库和DMR算法,运用MATLAB分别搭建工艺决策与成形预测两个推理模型,基于GUIDE设计可视化的人机交互界面,通过模型推算实现焊接规范参数决策和焊缝成形参数预测。实验结果表明,焊缝成形参数期望值与实测值、预测值与实测值之间的平均误差均在5%之内,可满足船体焊接规范的工艺要求;最后,将DMR模型分别与自适应模糊神经网络推理模型、Mamdani推理模型、基于AARS方法的推理模型以及基于SAR方法的推理模型在焊缝成形预测方面进行比较分析,结果表明,在运用同一规则库的情况下,DMR模型的计算精度均略高于上述四个模型。

关键词：近似推理距离度量模糊逻辑算子焊接工艺决策熔深预测

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基于图像处理技术磁控TIG焊熔池形态研究

基于图像处理技术磁控TIG焊熔池形态研究

作者：毕海波南昌航空大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,焊接过程自动化和智能化成为焊接技术重要发展方向。磁控焊接技术作为近年来逐步完善起来的一种新型焊接技术,通过对电弧、熔滴、熔池施加干预,能有效的提高焊缝的机械性能,全面改善焊接质量。研究磁控焊接熔池形态... 详细信息

随着科学技术的发展,焊接过程自动化和智能化成为焊接技术重要发展方向。磁控焊接技术作为近年来逐步完善起来的一种新型焊接技术,通过对电弧、熔滴、熔池施加干预,能有效的提高焊缝的机械性能,全面改善焊接质量。研究磁控焊接熔池形态的主要目的是探究电磁力对熔池液态金属流动的作用机制,为进一步完善磁场作用焊接的机理与推广磁控焊接技术的应用奠定基础。本文以TIG焊为对象,在焊接过程中添加直流纵向磁场,通过实验选取合理的焊接工艺参数与磁场参数,借助高速摄影系统获取熔池边缘灰度变化明显的实时图像。利用Matlab软件对实验中采集的熔池实时图像进行中值滤波、图像增强、边缘提取、边缘拟合等数字图像处理,获得清晰的熔池边缘。对比实测熔宽与图像处理后计算得出的熔宽,两者最大误差0.18mm,误差率控制在10%以内,表明该图像处理算法是可行的,同时设立熔池形态几何参数,对不同磁场参数下熔池形态特征进行理论分析。结果表明:外加纵向磁场作用下,焊接电弧中带电粒子在洛伦兹力、等离子流力、热扩张力作用下产生高速旋转运动,引起焊接电弧在熔池表面扩张,温度分布曲线扩散,被焊工件表面受热源作用的金属范围变大,处在熔点以上金属量增加,宏观上表现为熔池增大,即熔池的最大宽度、最大长度、面积、周长等几何参数随着磁场参数的增加而增加。熔深是表征焊接质量的重要参数,利用BP神经网络建立熔深预测模型可为磁控焊接状态下熔池图像表面形态参数与焊缝质量之间的关系提供有益的探索。基于此,本文利用BP神经网络建立以焊接速度、励磁电流、焊接电流、图像处理获得的熔宽为输入,熔深预测值为输出的熔深预测模型。经对比,相同参数下焊接熔深实测值与熔深预测值之间最大误差0.1427mm,误差率控制在12%以内,表明该模型较好的预测了磁控TIG焊不同参数下的焊缝熔深。

关键词：磁控技术 TIG焊图像处理熔池形态熔深预测

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最小二乘支持向量机的参数优化算法研究

杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2010年第4期30卷 213-216页

作者：李春香张为民钟碧良广州航海高等专科学校轮机系广东广州510725 广州航海高等专科学校计算机系广东广州510725

该文针对最小二乘支持向量机的参数优化存在的问题,提出交叉验证的最小二乘支持向量机的参数自调整优化算法,用非线性测试函数的数据进行训练,并用于水下FCAW熔深多信息在线监测。最后把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比... 详细信息

该文针对最小二乘支持向量机的参数优化存在的问题,提出交叉验证的最小二乘支持向量机的参数自调整优化算法,用非线性测试函数的数据进行训练,并用于水下FCAW熔深多信息在线监测。最后把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,该文提出的方法是可行的。

关键词：最小二乘支持向量机参数优化水下焊接熔深预测

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YAG激光焊接参数的人工神经网络模型

焊接学报 2001年第6期22卷 37-40页

作者：耿昌松林泳王旭友杨永波徐清哈尔滨焊接研究所哈尔滨150080 日照职业技术学校山东日照276826

一方面 ,激光束作为一种高能量密度的热源 ,由于其潜在的优势 ,使其在焊接领域得到了迅速的发展和应用 ,已逐渐成为传统焊接技术的补充和发展 ,对其工艺方法的深入研究可为其在国内的应用建立良好的基础 ;另一方面 ,焊接过程是一个高度... 详细信息

一方面 ,激光束作为一种高能量密度的热源 ,由于其潜在的优势 ,使其在焊接领域得到了迅速的发展和应用 ,已逐渐成为传统焊接技术的补充和发展 ,对其工艺方法的深入研究可为其在国内的应用建立良好的基础 ;另一方面 ,焊接过程是一个高度非线性、多变量耦合 ,同时具有大量随机不确定因素的复杂过程 ,而人工神经网络 (ANN)由于其具有非线性映射及自学习等特点 ,使其在焊接领域的研究中与传统方法相比具有一定优势。本文通过对YAG激光深熔焊试验的正交设计和对试验数据的分析 ,采用人工神经网络的方法 ,建立网络模型 ,并且基于MATLAB软件。

关键词： YAG激光器激光焊接人工神经网络熔深预测