[發(fā)明專利]一種鋼/鋁激光熔釬焊的工藝優(yōu)化方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210565066.6
• 申請(qǐng)日: 2012-12-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102999676A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周惦武;喬小杰;李升;劉元利
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50;G06N3/08
• 代理公司: 南昌新天下專利商標(biāo)代理有限公司 36115
• 代理人: 胡山

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種針對(duì)鋼/鋁激光熔釬焊的性能要求，制定的優(yōu)化工藝參數(shù)的方法。

背景技術(shù)

汽車輕量化已成為21世紀(jì)汽車技術(shù)的前沿和熱點(diǎn)。車身的輕量化對(duì)于整車的輕量化起著具足輕重的作用，而鋼/鋁一體化車身框架結(jié)構(gòu)是高性能輕質(zhì)材料與優(yōu)化車身結(jié)構(gòu)相結(jié)合路線的典型應(yīng)用。但是其應(yīng)用目前還處于起步階段，鋼/鋁激光熔釬焊過(guò)程中熔池形狀對(duì)焊縫質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用，熔深是衡量焊縫質(zhì)量的重要參數(shù)之一，然而各個(gè)工藝參數(shù)對(duì)熔深又有著極其重要的影響，但是鋼/鋁激光熔釬焊過(guò)程中很難捕捉到其熔池形狀，尤其是熔深，因此涉及到鋼/鋁激光焊接的工藝設(shè)計(jì)和工藝優(yōu)化時(shí)，很少能給出工藝參數(shù)與熔池熔深之間的關(guān)系，所以就大大增加了鋼/鋁激光焊接工藝制定的難度。若能在鋼/鋁激光熔釬焊領(lǐng)域引入計(jì)算機(jī)模擬和預(yù)測(cè)技術(shù)，則能夠迅速準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)鋼/鋁激光熔釬焊的熔深并能及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化工藝，對(duì)于鋼/鋁激光焊接的研發(fā)和生產(chǎn)實(shí)踐具有十分重要的指導(dǎo)作用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所解決的技術(shù)問(wèn)題在于提供一種鋼/鋁激光熔釬焊的工藝優(yōu)化方法，該方法是針對(duì)鋼/鋁激光熔釬焊的性能要求，制定的一種工藝選取和優(yōu)化的方法，以解決上述背景技術(shù)中的問(wèn)題。

本發(fā)明所解決的技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

一種鋼/鋁激光熔釬焊的工藝優(yōu)化方法，采用有限元分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合得到鋼/鋁激光熔釬焊的熔池熔深的預(yù)測(cè)模型，訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用來(lái)預(yù)測(cè)不同工藝條件下鋼/鋁激光熔釬焊的熔池熔深，具體包括以下步驟：

（1）采用有限元分析軟件ANSYS進(jìn)行鋼/鋁激光焊接的模擬仿真，從中收集模擬結(jié)果數(shù)據(jù)，篩選整理成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本；

（2）用步驟（1）得到的訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立起激光焊接工藝參數(shù)和熔深之間的映射關(guān)系；

（3）利用步驟（2）訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行鋼/鋁激光焊接熔深的預(yù)測(cè)，從而指導(dǎo)并優(yōu)化工藝參數(shù)。

本發(fā)明步驟（1）所述的鋼/鋁激光焊接的模擬仿真要求實(shí)驗(yàn)的各個(gè)工藝參數(shù)在常用的工藝范圍之內(nèi)，得到的樣本數(shù)據(jù)均勻分散。

本發(fā)明步驟（2）所述的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層和隱含層間采用非線性映射函數(shù)，隱含層和輸出層間采用線性映射函數(shù)。

本發(fā)明步驟（2）所述的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層采用以下焊接工藝參數(shù)：焊接功率1.8～2.6kw、焊接速度35～55mm/s、離焦量0～+4mm。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明利用有限元軟件模擬仿真和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，計(jì)算速度較快，比較準(zhǔn)確的進(jìn)行了鋼/鋁激光焊接過(guò)程的模擬，節(jié)約了生產(chǎn)成本，縮短了生產(chǎn)周期，并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力強(qiáng)，自學(xué)性能優(yōu)和容錯(cuò)性好，訓(xùn)練出來(lái)的模型預(yù)測(cè)精度高，適用于鋼/鋁激光焊接工藝參數(shù)的制定和優(yōu)化。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的算法流程圖。

圖2為本發(fā)明的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、工作流程、使用方法達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面進(jìn)一步闡述本發(fā)明。

參見(jiàn)圖1和2所示，下面以鋼/鋁激光焊接為例說(shuō)明本方法的具體實(shí)施方案：

（1）通過(guò)有限元分析軟件ANSYS并進(jìn)行焊接過(guò)程的模擬，通過(guò)軟件自帶的APDL語(yǔ)言來(lái)改變激光焊接的各個(gè)工藝參數(shù)來(lái)獲得不同的熔池形狀，從而得出各個(gè)工藝參數(shù)下對(duì)應(yīng)的熔深，要求各個(gè)工藝參數(shù)在常用的工藝范圍內(nèi)，得到的樣本盡量均勻離散，收集實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，從實(shí)驗(yàn)中得到25組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，隨機(jī)篩選其中的20組數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本。

（2）由上述模擬實(shí)驗(yàn)收集而來(lái)的訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立起鋼/鋁激光熔釬焊工藝參數(shù)與熔深之間的映射關(guān)系，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用誤差反向傳播算法，網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)各層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為3-9-1，包括Inputlayer、Hiddenlayer和Outputlayer，輸入層包括焊接功率、焊接速度、離焦量三個(gè)工藝參數(shù)，輸出層為熔池的熔深。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小，其隱層函數(shù)為logsig，輸出層函數(shù)為purelin，訓(xùn)練函數(shù)為traingdm。