窄间隙埋弧焊工艺参数的研究

论文摘要

窄间隙埋弧焊（NG-SAW）,由于它的熔敷效率相对较高,热影响区相对较小以及接头的力学性能更好,其应用领域和范围一直在不断扩大。而在焊接材料确定的情况下,焊接过程中的工艺参数对焊缝的成形、化学成分和焊缝的微观组织结构等具有决定性的作用。本文针对窄间隙埋弧焊中的重要焊接参数对焊缝几何尺寸的影响进行了研究。首先从影响焊缝成形尺寸的参数中选择焊接电弧电压（V）、送丝速度（F）、焊接速度（S）以及焊枪与母材之间的距离（N）作为实验考察的因素。经过对焊接材料焊接性的分析和为数不多的试焊后,得到各个实验考察因素的水平变化范围。利用试验设计中的响应曲面方法（RSM）,根据得出的试验因素和水平设计了4因素5水平的试验。利用实验室改装的窄间隙埋弧焊机进行了实际的焊接。所得的试验结果借助Design Expert8.0软件的帮助进行了分析以得出结论（各个工艺参数对焊缝尺寸的影响）和可用于焊缝尺寸预测的数学经验模型。本文还基于神经网络技术,以焊接过程参量为输入,焊缝的几何尺寸为输出,使用Matlab软件建立了预测焊缝几何尺寸的BP神经网络系统并对该系统进行了检验。结果表明研究中所建立的BP网络具有比较好的自我学习能力和预测能力,对于实际窄间隙埋弧焊焊接时焊缝尺寸的预测具有一定价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 窄间隙焊接的特点以及国内外研究与应用的现状
• 1.2.1 窄间隙埋弧焊的优势
• 1.2.2 窄间隙埋弧焊的局限
• 1.2.3 市场上窄间隙埋弧焊接系统的特点与未来发展方向
• 1.3 试验设计与数据分析概述
• 1.3.1 试验设计的方法
• 1.3.2 响应曲面方法
• 1.3.3 试验因素与水平的选取
• 1.3.4 试验数据分析的方法
• 1.4 BP神经网络的概述
• 1.4.1 生物神经元模型
• 1.4.2 人工神经元模型
• 1.4.3 BP神经网络信息处理方式的特点
• 1.5 本课题主要研究内容
• 2 焊接工艺参数的实验研究
• 2.1 实验材料成分与焊接性的分析
• 2.2 实验方案的设计
• 2.2.1 选择实验考察的过程参数
• 2.2.2 焊接材料与设备的选择与试焊
• 2.2.3 试验设计方案的确定
• 2.3 试验实施步骤与相关注意事项
• 2.4 试验结果记录
• 3 数学建模与实验结果的讨论与分析
• 3.1 建立参数与尺寸间的数学模型
• 3.2 模型的有效性检测与模型的改进
• 3.2.1 工艺参数预测熔深（P）模型的检验与改进
• 3.2.2 工艺参数预测熔宽（W）模型的检验与改进
• 3.2.3 工艺参数预测余高（R）数学模型的检验与改进
• 3.2.4 工艺参数预测焊缝成形系数（φ）模型的检验与改进
• 3.3 工艺参数预测焊缝尺寸数学模型的实验检验
• 3.4 实验结果的分析与讨论
• 4 使用焊接工艺参数预测焊缝尺寸的BP神经网络模型
• 4.1 BP网络的建立
• 4.1.1 BP网络建立的方法
• 4.1.2 Matlab中神经网络工具箱的使用
• 4.2 BP网络的训练
• 4.3 模型的有效性分析
• 5 试验总结
• 结论
• 参考文献
• 在学期间研究成果
• 致谢