[發(fā)明專利]基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112651080A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鞏書凱;陳虎;王成;羅林
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶忽米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;B23K31/02;G06F111/08
• 代理公司: 重慶博凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50212
• 代理人: 張先蕓

本發(fā)明公開了基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)，在摩托車車架焊接過程中從工藝數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)；將關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的AI模型得到優(yōu)化工藝參數(shù)；基于優(yōu)化工藝參數(shù)對焊接設(shè)備進(jìn)行控制。本發(fā)明中可以通過對摩托車車架焊接過程中的焊接工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行收集處理，再與測量的焊接完成后的車架的焊接誤差進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，運(yùn)用模型算法找到數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，找到減小焊接誤差的生產(chǎn)工藝控制方法；通過AI模型對工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用優(yōu)化工藝參數(shù)進(jìn)行反饋控制，能夠在制造過程中對摩托車車架的焊接質(zhì)量進(jìn)行控制，與現(xiàn)有技術(shù)相比，提高了車架焊接后的一次下線合格率、降低了人工校正成本、保持了產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、提高了產(chǎn)品一致性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)械制造結(jié)構(gòu)件焊接技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

金屬結(jié)構(gòu)的零部件焊接加工方法在制造業(yè)中應(yīng)用很廣泛，從大型建筑工程、體育館、會展中心金屬結(jié)構(gòu)框架到家用電器、發(fā)動機(jī)、割草機(jī)等。金屬結(jié)構(gòu)件在焊接中的焊接變形問題一直是困擾行業(yè)內(nèi)的難題，也是焊接工藝控制的難點(diǎn)。

由于焊接形變造成零部件加工過程中工藝控制困難，為了滿足產(chǎn)品的設(shè)計技術(shù)要求，傳統(tǒng)的制造控制工藝只有通過增加大量的校正工序，或者二次機(jī)加工方法來保證產(chǎn)品質(zhì)量要求，這就導(dǎo)致了傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)件焊接控制工藝生產(chǎn)效率低，人工成本高，質(zhì)量控制難。特別是在摩托車車架的焊接過程中，由于車架生產(chǎn)過程中的熱變形大，焊接后產(chǎn)品的位置精度誤差非常容易超過設(shè)計技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求，進(jìn)而造成產(chǎn)品一次下線合格率低，大量工件必須經(jīng)人工校正工序進(jìn)行矯正處理才能滿足產(chǎn)品的技術(shù)要求，使得每一條焊接產(chǎn)品線均要配置全職人員進(jìn)行工藝處理，使得人力成本大幅增加。并且，由于人工校正生產(chǎn)過程質(zhì)量可控性不強(qiáng)，控制手段落后，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)人工判別憑經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品時效回彈變形量大，經(jīng)過校正下線后的產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定，一致性差。

綜上所述，如何提高車架焊接后的一次下線合格率、降低人工校正成本、保持產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、提高產(chǎn)品一致性，成為了本領(lǐng)域技術(shù)人員急需解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明實(shí)際解決的問題包括：如何提高車架焊接后的一次下線合格率、降低人工校正成本、保持產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、提高產(chǎn)品一致性。

本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案：

基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法，包括：

S1、在摩托車車架焊接過程中采集工藝數(shù)據(jù)；

S2、從工藝數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)；

S3、將關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的AI模型得到優(yōu)化工藝參數(shù)；

S4、基于優(yōu)化工藝參數(shù)對焊接設(shè)備進(jìn)行控制。

優(yōu)選地，工藝數(shù)據(jù)包括待焊接材料數(shù)據(jù)、焊接設(shè)備配置參數(shù)、焊接變形量、焊接溫度、焊接電壓、焊接電流、送絲速度、焊接軌跡坐標(biāo)、摩托車車架公差。

優(yōu)選地，步驟S3中AI模型的訓(xùn)練方法如下：

S100、獲取歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)；

S200、基于歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)確定影響焊接誤差數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)因子及關(guān)聯(lián)因子對應(yīng)的權(quán)重；

S300、篩選符合焊接誤差要求的歷史焊接誤差數(shù)據(jù)作為合格焊接誤差數(shù)據(jù)，基于關(guān)聯(lián)因子從歷史工藝數(shù)據(jù)中提取與合格焊接誤差數(shù)據(jù)對應(yīng)的訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)；

S400、基于訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)因子對應(yīng)的權(quán)重生成訓(xùn)練樣本；

S500、對訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維；

S600、利用降維后的數(shù)據(jù)對AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到輸出結(jié)果滿足預(yù)設(shè)要求。

優(yōu)選地，AI模型包括長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場絡(luò)，訓(xùn)練過程中采用遺傳算法對AI模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。