列车车体柔性装配精度预测的力学-数据混合建模方法

列车车体作为典型的焊接薄壁装配结构,具有刚度低、易变形、受焊接工艺影响显著等特点,使得车体制造精度控制难度大,影响装配质量与生产节拍。车体焊接装配精度预测需要同时考虑随机几何偏差、零部件整体柔性变形和局部焊接变形的综合影响。结合柔性偏差分析和基于数据的焊接变形预测方法,提出一种力学-数据混合柔性偏差建模方法以实现焊接薄壁结构高效统计偏差仿真分析。提取各零件刚度矩阵,采用子结构方法缩减得到结构变形的力学模型;利用有限元获取焊接接头在不同匹配间隙下的局部收缩和角变形数据,构建几何误差与局部变形的BP神经网络(Back propagation neutral network)数据模型;最后,考虑重力、间隙与焊接变形作用,结合上述力学与数据模型建立焊接结构的柔性装配偏差分析模型。基于提出的偏差建模方法开展车体侧墙高度与轮廓度分析,对比实测数据验证方法的有效性。仿真结果表明,力学-数据混合建模方法避免了随机输入偏差下的焊接仿真过程,结合子结构方法能够极大提高统计偏差仿真的计算效率。