机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2009年
11期
300-305
,共6页
陶汪%李俐群%陈彦宾%吴林%杜春凯
陶汪%李俐群%陳彥賓%吳林%杜春凱
도왕%리리군%진언빈%오림%두춘개
激光点焊%神经网络%焊点形态参数%形态模型
激光點銲%神經網絡%銲點形態參數%形態模型
격광점한%신경망락%한점형태삼수%형태모형
Laser spot welding%Artificial neural network%Weld shape parameters%Shape model
建立适用于激光点焊焊点形态预测的人工神经网络模型,以点焊过程中的三个主要工艺参数(激光功率、点焊时间和离焦量)作为模型输入,输出为焊点表面、熔合面、背面直径以及熔深和横截面面积五个焊点形态参数.在此基础上,建立焊点形态模型,模型输入为神经网络的预测结果,输出为焊点形态.所建立的神经网络预测模型和焊点形态模型结合之后,可以实现激光点焊焊点的形态预测.网络测试结果显示实际值与网络预测值之间的RMS误差为O.1左右,模型输出的预测焊点形态与实际焊点形态之间较为吻合.根据模型的仿真结果,进一步研究点焊参数对焊点尺寸和形态的影响规律.结果表明未熔透焊点形态为Y形,而熔透焊点则存在多种形态,形态之间的转变主要受激光功率的影响.
建立適用于激光點銲銲點形態預測的人工神經網絡模型,以點銲過程中的三箇主要工藝參數(激光功率、點銲時間和離焦量)作為模型輸入,輸齣為銲點錶麵、鎔閤麵、揹麵直徑以及鎔深和橫截麵麵積五箇銲點形態參數.在此基礎上,建立銲點形態模型,模型輸入為神經網絡的預測結果,輸齣為銲點形態.所建立的神經網絡預測模型和銲點形態模型結閤之後,可以實現激光點銲銲點的形態預測.網絡測試結果顯示實際值與網絡預測值之間的RMS誤差為O.1左右,模型輸齣的預測銲點形態與實際銲點形態之間較為吻閤.根據模型的倣真結果,進一步研究點銲參數對銲點呎吋和形態的影響規律.結果錶明未鎔透銲點形態為Y形,而鎔透銲點則存在多種形態,形態之間的轉變主要受激光功率的影響.
건립괄용우격광점한한점형태예측적인공신경망락모형,이점한과정중적삼개주요공예삼수(격광공솔、점한시간화리초량)작위모형수입,수출위한점표면、용합면、배면직경이급용심화횡절면면적오개한점형태삼수.재차기출상,건립한점형태모형,모형수입위신경망락적예측결과,수출위한점형태.소건립적신경망락예측모형화한점형태모형결합지후,가이실현격광점한한점적형태예측.망락측시결과현시실제치여망락예측치지간적RMS오차위O.1좌우,모형수출적예측한점형태여실제한점형태지간교위문합.근거모형적방진결과,진일보연구점한삼수대한점척촌화형태적영향규률.결과표명미용투한점형태위Y형,이용투한점칙존재다충형태,형태지간적전변주요수격광공솔적영향.
