基于推理与神经网络的造船火焰矫正工艺自动生成法

选择船体建造过程中常见的3类焊接构件的火焰矫正工艺进行研究,实现了工艺的自动生成.采用分析工艺规则、建立逻辑推理代码的方法实现火焰矫正方法的自动生成;通过分析矫正变形以及焊接变形的影响因素,建立了影响因素之间的映射关系式,使用人工神经网络拟合映射关系式,从而确定并优化了火焰矫正的关键工艺参数.研究结果经过实验验证获得了令人满意的效果,该方法有效地提高火焰矫正的效率与矫正质量的稳定性,并为实现火焰矫正自动化提供了基础.

造船(中钢板)焊接变形的自动火焰矫正工艺系统

焊接操作是造船生产最重要的作业形式之一,焊接变形是不可避免的,变形矫正就成为造船生产的重要工种。针对目前船舶变形矫正以手工经验操作为主的现状,开发了自动火焰矫正工艺系统,以船体建造过程中典型的三类构件的焊接变形为对象,用逻辑推理的方式生成手工火焰矫正的标准工艺方法,采用人工神经网络确定部分火焰矫正的工艺参数。实例操作获得了令人满意的变形矫正效果,证明该方法可有效地提高火焰矫正的效率与矫正质量的稳定性,并为实现火焰矫正的自动化提供了理论基础。

基于FEA和ANN的水火弯板表面变形预测方法

水火弯板是船体曲面的主要加工方法。目前,水火弯板的表面变形质量主要由加工技师的技术和经验决定。为了科学合理地预测其表面变形量,确定水火弯板的加工参数,提高产品的质量和生产效率,本文提出了一种高效、准确的水火弯板表面变形预测方法。首先应用有限元分析法(FEA)对水火弯板的成型过程进行模拟仿真;然后建立水火弯板加工参数与板件表面变形之间的神经网(ANN)模型,并依据FEA的分析结果对网络进行训练;最后应用该网络对钢板的表面变形量进行预测。