典型文献
激光-电弧复合焊接焊缝形貌及形貌对称度预测
文献摘要：
在激光-电弧复合焊接中,由于焊接参数众多及各参数之间的耦合性,任何一个参数的变化均会对焊缝形貌产生显著影响,如何选取激光-电弧复合焊接工艺参数,从而获得良好的焊缝形貌稳定性一直是复合焊接研究的重点.采用极坐标的方法对试验样件焊接形貌进行测量,以焊缝形貌中心为坐标原点,每间隔15.对焊缝形貌进行测量,从而得到对应的24个极坐标尺寸.针对繁多的焊接工艺参数和焊缝形貌,采用BP神经网络来建立复合焊接平板对接焊主要焊接参数(焊接电流、激光功率、焊接钝边、坡口角度、焊接间隙)和测量得到的24组极坐标尺寸之间的BP神经网络预测模型,并用遗传算法对预测模型进行优化.根据预测得到的24组形貌尺寸,通过计算左右对称尺寸差值的方差作为激光-电弧复合焊接焊缝形貌的对称度.研究结果显示,优化后的焊接工艺参数和极坐标尺寸之间的预测精度在5％左右,焊缝形貌对称度预测误差在13％左右.此方法对于焊接工艺参数的优化研究具有重要意义.
文献关键词：
激光-电弧复合焊接;极坐标系统;遗传算法;焊缝形貌对称度
中图分类号：
作者姓名：
洪延武
作者机构：
江门职业技术学院机电技术系,广东江门529030;长春理工大学机电工程学院,吉林长春130022
文献出处：
引用格式：
[1]洪延武-.激光-电弧复合焊接焊缝形貌及形貌对称度预测)[J].应用激光,2022(06):13-19
A类：
焊缝形貌对称度,极坐标系统
B类：
电弧,复合焊接,焊接参数,数众多,耦合性,对焊,焊接工艺参数,样件,原点,每间,标尺,对接焊,焊接电流,激光功率,坡口角度,焊接间隙,神经网络预测模型,据预测,预测误差
AB值：
0.144496
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