变极性等离子弧立焊穿孔熔池的稳定建立

改进焊接工艺控制时序,编制起弧系统控制平台及信号采集程序。采用改进的起弧系统对2219铝合金和LF6铝合金薄板及中厚板进行变极性等离子弧立焊工艺试验,利用红外线测温仪检测起弧过程中焊接熔池区域附近的点随预热时间的温度变化,并把该曲线上的临界温度作为检测穿孔熔池是否形成的标志,计算机根据穿孔时刻的临界温度控制焊件行走的使能信号。研究表明：改进的起弧系统能够简化设备操作,提高自动化程度与工作效率；在穿孔形成的瞬间,检测点的温度有一个从高到低的突变过程(穿孔前的瞬间温度达到临界值),而且对于同一检测点,多次测量得到的临界温度基本稳定：起弧阶段向主焊接阶段过渡稳定,能够实现穿孔熔池的稳定建立,从而验证改进的起弧控制系统的可行性及可靠性。

神经网络在铝合金穿孔型等离子弧立焊中的应用

铝合金穿孔型等离子弧立焊是一种高能密度焊 ,焊接过程是一个复杂的、多参数耦合的高度非线性过程 ,存在许多难以量化、不确定的知识 ,无法实现解耦 ,在生产中难以进行有效的控制 神经网络具有非线性映射和自组织、自学习的特点 ,使其在焊接领域中的应用具有一定的优势 本文基于MATLAB6.1的神经网络工具箱 ,利用 3层BP人工神经网络建立铝合金穿孔型等离子弧立焊的输入 -输出的网络模型 ,通过训练该网络 ,能够根据输入节点的各个焊接工艺参数值 ,预测焊缝形状的输出结果 焊缝的形状参数与网络模型预测结果的误差在 8%以内 仿真试验结果表明 。

铝合金穿孔型等离子弧立焊的遗传算法设计

铝合金穿孔型等离子弧立焊焊接过程复杂,焊接质量受到多种工艺因素的影响,如何确定焊接工艺参数的近似最优化配置亟待解决 遗传算法在解决复杂的、非线性的系统优化时体现了优越性 应用C++语言,采用面向对象的程序设计方法,设计适用于等离子弧立焊的基本遗传算法。

铝合金穿孔型等离子弧立焊的BP神经网络预测模型

基于MATLAB6.1的神经网络工具箱 ,利用BP神经网络建立铝合金穿孔型等离子弧立焊的输入 -输出的网络模型 ,通过训练该网络 ,能够根据输入节点数值预测输出结果。当给定网络输入节点的各个焊接工艺参数值 ,能够预测网络的输出 ,即焊缝形状的各个参数。用这个工艺的匹配值进行焊接试验。结果表明 ,焊缝的形状参数与网络模型的预测结果之间的误差在 8%以内。仿真试验的结果表明 ,这个方案是可行的。

现代铝合金焊接技术

综述了近年来世界各国新研制的和已在实际生产中广泛应用的现代铝合金焊接技术 ,并对每项合金焊接技 术都从基本概念、原理。