焊剂片约束电弧焊接过程建模与质量预报

This project is closely integrated with the major needs of China's manufacturing industry in order to achieve the welding process modeling and welding quality prediction of the ultra-narrow gap welding with constrained arc by flux bands. The behavior and heating mechanism of the flux bands constrained arc are taken as the main line, with the detection technology , welding technique and non-linear system advanced modeling technology, the multi-information synchronization acquisition and storage call system is established, the welding process information such as the arc voltage and current can be acquired. Based on the mechanism analysis and experimental analysis, the restraint effect of the flux bands melting state on arc and its influence law on the weld formation are studied. In order to extract the characteristic parameters of welding quality and establish a process model of flux arc welding, the methods of signal analysis and characterization were researched. The prediction method of welding quality is proposed, which applies artificial intelligence methods such as parameter identification algorithm and depth learning to the modeling process of welding quality. The experimental platform of ultra-narrow gap welding is developed, and the welding quality is detected and characterized. Through ultra narrow gap welding experiment which is multi-layer and multi batch in the single channel, the prediction method is applied and verified, and the quality prediction model is fed back in time. This research will be of great scientific significance for the realization of intelligent optimization, and has an extensive application prospect.

焊接已经渗透到现代化制造业的各个领域。本项目紧密结合我国制造业对高效低热输入焊接的重大需求，以实现超窄间隙焊接复杂制造过程建模与焊接质量预报为研究目标，以揭示焊剂片约束电弧在超窄间隙焊接中的行为及加热机制为主线，以检测技术、焊接技术、人工智能理论与非线性系统建模方法为手段，构建电弧电压、电弧电流等焊接过程多信息同步采集及存储调用系统；采用机理分析与实验分析相结合的方法，研究焊剂片的熔化状态对电弧的约束作用及其焊缝成形的影响规律；研究信号分析与表征方法，提取反应焊接质量的特征参数，建立焊剂片约束电弧焊接过程模型，将参数辨识算法、深度学习等人工智能方法应用于焊接质量的建模过程，提出焊接质量预报方法；研制超窄间隙焊接实验平台，并对焊接质量进行检测与表征；通过单道多层多批次超窄间隙焊接实验，进行预报方法应用验证，及时反馈校正质量预报模型。该研究对于智能优化制造具有重要科学意义和广泛应用。

项目以实现超窄间隙焊接复杂制造过程建模与焊接质量预报为研究目标，以揭示焊剂片约束电弧在超窄间隙焊接中的行为及加热机制为主线，以检测技术、焊接技术、人工智能理论与非线性系统建模方法为手段，针对超窄间隙焊接因坡口窄且深的结构特点以及高温环境而导致当前焊道坡口宽度难以直接测量的问题，研究坡口宽度非接触测量方法，提出一种基于视觉和焊接热变形模型的当前焊道坡口宽度软测量方法；研发了集焊接过程信号采集、焊接系统控制与焊接参数设定控制为一体的人机交互界面，利用LabVIEW与PLC通讯，能够便捷高效地完成焊前参数的一键设定，提高了整个超窄间隙焊接系统的数字化、自动化程度；构建焊接过程多信息同步采集及其大数据存储调用系统，获取用于焊接质量预报的大数据并建立数据库；研制焊剂片约束电弧超窄间隙焊接实验平台，包括焊剂片制备、专用焊枪、行走机构与机械臂控制系统，并对焊接质量进行检测与表征，为实验研究和应用验证提供可靠的装置技术支持；采用机理分析与实验分析相结合的方法，研究焊剂片的熔化状态对电弧的约束作用及其焊缝成形的影响规律；研究信号分析与表征方法，提取表征焊接质量的特征参数，建立焊剂片约束电弧焊接过程模型，将参数辨识算法、深度学习等人工智能方法应用于焊接质量的建模过程，提出焊接质量预报方法；研究焊接过程参数设定与控制方法，针对焊接过程非线性、强耦合以及常规解耦控制算法需要估计系统未建模动态的问题，基于未建模动态的历史数据信息蕴含着未建模动态丰富的运行规律和结构特征，研究过程控制方法与未建模动态建模算法，根据焊缝每道多截面实际检测结果对焊接过程模型和焊接质量模型进行评估与校正；通过单道多层多批次超窄间隙焊接实验，进行预报方法应用验证，及时反馈校正质量预报模型。项目按照计划开展工作，取得了具有实际价值的研究成果，已应用于坡口宽度为4-6mm的钢轨超窄间隙焊接和铸钢阀体横焊焊接实验，焊接过程稳定。