[發(fā)明專利]一種用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測裝置和方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011397098.0 | 申請日: | 2020-12-03 |
| 公開(公告)號: | CN112683774B | 公開(公告)日: | 2021-12-14 |
| 發(fā)明(設計)人: | 楊堅;金東;馬元懿;陳雙武;楊鋒;徐正歡 | 申請(專利權)人: | 中國科學技術大學 |
| 主分類號: | G01N19/00 | 分類號: | G01N19/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 | 代理人: | 楊學明 |
| 地址: | 230026 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 新能源 汽車 車身 鉚接 質量 檢測 裝置 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測裝置和方法,自沖鉚接過程之前,在輸入設備(2)上輸入鉚接類型,即鉚接所用的鉚釘、鉚模和待連接的板材型號等特征;鉚接過程中,在鉚模(10)的引導下,步進電機(6)通過沖壓將鉚釘(7)充盈在第一、第二待連接板材之中,從而連接第一、第二待連接板材。此過程中,力傳感器(5)和位移傳感器(4)記錄自沖鉚接過程的沖壓力和位移大小,檢測設備(3)根據輸入設備(2)的輸入鉚接類型特征,和力傳感器(5)、位移傳感器(4)記錄的曲線特征,利用深度學習算法計算并在輸出顯示設備(1)上輸出檢測結果。該裝置和方法檢測準確度高,且可以適用于不同鉚接類型的自沖鉚接質量判定。
技術領域
本發(fā)明涉及冷連接技術領域,一種用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測裝置和方法。
背景技術
新能源汽車產業(yè)蓬勃發(fā)展,但續(xù)航能力差仍是新能源汽車的一個主要問題,目前的主要措施之一是在車身使用大量的輕金屬和非金屬材料,例如鋁合金、鎂合金以及強化塑料等板材,從而降低能耗。自沖鉚接技術作為一種先進的冷連接技術,相比于傳統焊接、螺釘螺母等連接技術,其生產周期短,工序簡易。目前已經廣泛應用于汽車車身輕金屬和非金屬材料的連接。
自沖鉚接質量的檢測對于保障汽車安全性能有重大意義。然而,自沖鉚接質量的檢測存在諸多難點,其主要是由于鉚接的內部結構難以觀測,使用電磁輻射、碳掃描等方法不能檢測金屬鉚接結構;其次車身鉚接類型多樣,沒有一套固定的檢測模式可以適用于所有鉚接類型,使得自沖鉚接質量檢測異常困難。現有的自沖鉚接質量檢測方法主要可以分為以下兩種:
1)破壞式檢測方法:該方法是一種鉚接后線下檢測的方法,包括破壞性力學試驗和截面觀察法。破壞性力學試驗法是對鉚接好的試件進行拉剪、剝離、疲勞試驗以獲得鉚接接頭強度,并與設計強度進行對比。截面觀察法是對鉚接街頭截面的間隙大小、裂紋缺陷、底切量等形貌特征進行觀察測量,以此評價鉚接質量。上述方法雖然直觀可靠,但是因為其采用破壞性的檢測方法,導致效率低、檢測成本高,無法實現100%檢測。
2)力-位移曲線檢測法:通過傳統的統計學方法(如均值三倍方差方法),檢測鉚接過程中沖壓載荷-位移(F-x)曲線來評價自沖鉚接質量。該方法檢測準確度低,且車身所用的鉚接類型多樣,僅僅觀測F-x曲線常常無法準確判斷自沖鉚接質量是否為正常。
發(fā)明內容
隨著自沖鉚接技術的廣泛應用,鉚接質量檢測異常困難的問題日漸突出,而現有的主流自沖鉚接質量檢測方法又存在明顯缺陷。基于以上問題,本發(fā)明從自沖鉚接過程出發(fā),通過獲取鉚接過程的力-位移曲線來監(jiān)測自沖鉚接過程,提出了一種基于深度學習的自沖鉚接質量檢測方法,綜合輸入曲線特征和鉚接類型特征,該方法可以適用于車身不同鉚接類型的自沖鉚接質量檢測。
本發(fā)明采用的技術方案為:一種用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測裝置,檢測裝置包括輸出顯示設備,輸入設備,檢測設備,位移傳感器,力傳感器,步進電機,鉚釘,第一待連接板材,第二待連接板材和鉚模;自沖鉚接過程之前,在輸入設備上輸入鉚接類型,即鉚接所用的鉚釘、鉚模和待連接的板材型號等特征;鉚接過程中,在鉚模的引導下,步進電機通過沖壓將鉚釘充盈在第一待連接板材、第二待連接板材之中,從而連接第一待連接板材、第二待連接板材;鉚接過程中,力傳感器和位移傳感器記錄自沖鉚接過程的沖壓力和位移大小,檢測設備根據輸入設備的輸入鉚接類型特征,和力傳感器、位移傳感器記錄的曲線特征,利用深度學習算法計算并在輸出顯示設備上輸出檢測結果。
一種用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測方法,利用所述的用于新能源汽車車身的自沖鉚接質量檢測裝置,自沖鉚接質量檢測方法主要分為三個階段,分別是數據采集,該階段從自沖鉚接過程中獲得鉚接過程力-位移曲線和鉚接類型特征;數據預處理階段將獲得的自沖鉚接類型特征進行篩選,并將不合格數據進行擴充;鉚接質量檢測根據力-位移曲線和篩選后的鉚接類型特征作為深度學習算法的輸入,輸出檢測結果。
本發(fā)明與現有技術相比的優(yōu)點在于:
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