Study on parameters optimization in resistance spot welding of stainless steel with rectangular electrodes

By means of the quadratic regression orthogonat combination design, a mathematical model of the relationship between the quality of spot welds and the welding parameters, including welding current, welding time and electrode force, is established. The influences of welding parameters on long-axis dimension of the nugget and shearing resistance of spot welds are studied and the welding parameters are optimized. The results show that the regression equation obtained can realize the accurate prediction of long-axis dimension of the nugget and shearing resistance of spot welds.

基于代理模型和NSGA-Ⅱ的超高强钢电阻点焊工艺参数多目标优化

为寻求超高强钢电阻点焊时最佳的焊接工艺参数,开展正交试验法设计三因素五水平的平板搭接点焊试验,以焊接时间、焊接电流和电极压力为可调的工艺参数,将熔核直径、压痕深度、拉剪强度及飞溅情况作为焊接接头质量评价指标.基于高斯过程回归和BP神经网络建立起焊接工艺参数与焊接接头质量评价指标之间关系的代理模型,训练的结果显示模型精度很高.最后利用带精英策略的非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ实现多目标优化,得到各评价指标之间的最优pareto解集.经验证,各评价模型的相对误差值都很小.结果表明,该优化方法有较好的预测效果和稳定性.通过使用较少的试验数据,建立优化模型的方法对电阻点焊及其它焊接领域最佳焊接工艺参数的选取具有重要的指导价值.

基于LOO-PSO-KELM复合算法的微电阻点焊质量预测与工艺优化

【目的】为了提高小样本数据条件下微电阻点焊焊接质量预测的精度和泛化能力,提出了一种基于交叉验证(Leave one out,LOO)与粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)协同优化核极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)的回归预测方法(LOO-PSO-KELM)。【方法】首先,采用正交试验方法开展电阻点焊工艺试验,建立小样本数据集,并采用留一法交叉验证对数据集进行分类。然后,基于验证数据集的绝对误差和与核极限学习机预测模型,利用粒子群优化算法对核极限学习机的参数进行寻优,获得可靠稳定的预测模型。最后,以选取的焊接工艺参数和LOO-PSO-KELM模型为基础,采用粒子群算法对工艺参数进行优化,获取最优工艺参数。【结果】与传统的PSO-BP神经网络和PSO-KELM算法对比,LOO-PSO-KELM算法在各类标准上表现优异,其预测的熔核直径和拉剪力的均方根误差分别为0.0199和4.4249;基于选取的焊接工艺参数对LOO-PSO-KELM模型进行验证,LOO-PSO-KELM模型预测值与试验验证结果的相对误差均小于3%,与正交试验下的最佳参数比较,拉剪力提高了2%。【结论】与传统方法相比,LOO-PSO-KELM预测模型具有更强的预测性能。在小样本数据集下,体现了较强的泛化性能,所提出的方法在微点焊的锂电池连接中具有良好的应用价值。

电阻点焊过程智能控制的研究

介绍了 2 0世纪 90年代以来人工神经网络技术、模糊逻辑控制、专家系统在电阻点焊过程控制中的应用 ,分析了这些研究成果的特点及其局限性 ;结合已有的研究成果 ,对有待解决的问题指出了解决途径 ,并展望了该方向的研究前景。为电阻点焊过程智能控制的进一步研究提供了参考依据。

基于LPSO与BP神经网络电阻点焊工艺参数建模优化

电阻点焊工艺参数的设置对点焊焊接质量有着非常重要的作用,难以建立精确的数学模型。基于此,提出一种将Logistic映射微粒群优化算法(LPSO)与BP神经网络相结合的方法,对0.8mm厚08AL钢板点焊工艺参数建模优化。在详细分析点焊工艺的基础上,利用BP神经网络建立点焊工艺参数与焊接质量之间的模型,同时结合LPSO的全局寻优能力,对点焊工艺参数进行优化,获得三大主要工艺参数(点焊时间、点焊电流与电极压力)的最优匹配。以点焊时间9周波、点焊电流11.41k N、电极压力1.7k N的最优工艺参数组合进行试验,结果表明,与BP+COA和正交实验法相比,该方法具有更高的可靠性。

基于蚁群神经网络的电阻点焊工艺参数优化

提出了一种神经网络与蚁群算法相结合的08Al钢板电阻点焊工艺参数优化方法。以试验数据为样本,通过神经网络建立焊接工艺参数与焊接性能关系之间的复杂模型,利用蚁群算法对焊接工艺参数进行优化,充分发挥神经网络的非线性映射能力和蚁群算法全局寻优能力。仿真试验显示了方法的有效性和优越性。

贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数。电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺。

点焊电极表面电火花振动熔敷TiC工艺参数优化

为了改善镀锌钢板点焊电极的寿命,选用铬锆铜球型电极,以TiC作熔敷材料,对点焊电极表面进行了电火花振动熔敷功能强化层工艺试验。通过正交试验考察了沉积工艺参数(电容、基体转速、振动频率、沉积时间)对沉积层硬度和厚度的影响。结果表明,电容是影响电火花沉积层硬度和厚度的主要因素;振动频率对沉积层性能有一定的影响;基体转速、沉积时间对沉积层性能影响较小。试验条件下最优工艺参数为电容量30000μF,基体转速1320 r/min,振动频率50 Hz,沉积时间120 s。

高熔点钢板电阻点焊电极传热特性数值模拟与分析

以22MnB5钢板电阻点焊电极为研究对象,基于控制体积法对其传热特性进行了数值模拟与分析.着重对其电极温度场分布以及冷却水流场分布进行了研究,探讨了电极冷却腔底面凹角、冷却水管与冷却腔底距离、冷却水管端面切角等因素对电极散热能力的影响规律,并在此基础上对电极结构进行了优化设计.结果显示,在不影响电极正常工作的前提下,优化后电极的冷却能力有显著增强,完全冷却时间较优化前减少2 s.

基于遗传算法与神经网络微电阻点焊工艺参数优化

文摘微电阻点焊工艺参数的设置对焊点力学性能有着至关重要的作用,通过正交试验极差分析研究了工艺参数对0.05 mm厚TC1箔材焊点剪切力和剥离力的影响程度。通过赋予剪切力和剥离力相应的权值将双优化目标转化为单一的混合优化目标,结合神经网络与遗传算法,对工艺参数进行了优化,建立了基于BP神经网络的焊点力学性能预测模型。结果表明预测模型的误差小于4%,预测模型具有较高的精度和预测能力,可以准确地预测焊点的力学性能。同时通过gatool工具箱对各项工艺参数进行了优化,获得焊接参数的最优组合:焊接电流800 A、电极压力8.89 N、爬坡时间1.608 ms、焊接时间8 ms,混合优化目标为55.73 N。通过与正交试验优化结果对比,遗传算法寻优可以获得更好的综合力学性能。

基于人工智能的薄板电阻点焊数值分析及工艺参数优化

焊接参数的设置对电阻点焊质量有着至关重要的作用,将有限元数值模拟技术与BP神经网络及遗传算法相结合,对不锈钢薄板电阻点焊过程的工艺参数进行优化。对点焊过程进行有限元分析,将模拟结果作为网络的数据样本,以焊接电流,电极压力,焊接时间这三个主要的焊接工艺参数作为优化参数,以焊接熔核尺寸作为优化目标,建立了优化参数与目标函数之间的BP神经网络模型。结合遗传算法的全局寻优能力,获得使熔核尺寸最大的三大主要工艺参数的最优搭配。为电阻点焊工艺参数的选取提供了一条合理途径,对提高点焊质量有一定的意义。

基于回归分析的钛合金微电阻点焊焊接工艺优化

为了研究焊接工艺参数对钛合金微电阻点焊焊接质量的影响规律以及获得最优的焊接工艺参数,利用中心组合试验设计对0.4 mm厚的TC2钛合金进行焊接试验,对焊接试样进行准静态拉伸试验,获取了表征焊点质量优劣的熔核直径、拉伸力、拉伸位移和失效能量.利用灰熵法得到了每个焊接质量指标的权值,将其加权为焊接综合质量指标.采用逐步回归分析方法得到了焊接工艺参数(焊接电流、焊接时间以及电极压力)与焊接综合质量指标之间的回归方程.在此基础上分析了焊接工艺参数两两交互作用对焊接质量的影响规律,采用爬山优化算法得到了最优的焊接工艺参数.

基于田口法的钛合金微电阻点焊焊接参数优化

为了获取最优的钛合金点焊接头性能,选取了焊接时间、焊接电流和电极压力为影响焊点性能的工艺参数,对厚度为0.4 mm的TC2钛合金进行焊接试验.以焊点熔核直径、焊点拉剪试验中的最大拉剪力、最大位移值与失效能量值作为表征焊点性能优劣的指标.采用灰色关联分析将多个表征焊点性能的指标转换为一个综合评判焊点质量的灰色综合关联度.通过方差分析获得了使焊点质量达到最优的焊接工艺参数组合.结果表明,综合利用灰色关联分析法与田口试验法优化微电阻点焊焊点质量的方法是有效的,可以应用于实际生产中.

基于动态电阻理论的支持向量机点焊质量评估方法

电阻点焊过程是一个具有高度非线性、有多变量耦合作用和偶然不确定因素的过程,且熔核形成过程时间极短,因此在工程应用中,大多采用破坏性试验检验焊接质量。针对这一问题,利用电阻点焊过程中动态电阻理论,建立了支持向量机预测模型,对点焊进行无损检测、质量评估。分析了电阻点焊过程、动态电阻的变化过程和熔核的形成过程,进而建立了支持向量机回归预测模型。利用该数学模型预测熔核直径的大小,评估焊接质量。利用焊接电流、焊接时间等主要焊接参数构造支持向量机样本数据,预测熔核直径。通过试验仿真证明,该模型能够较为准确地预测熔核直径。

铝钢异种金属铆扣电极下电阻点焊方法研究

在铆扣式电极条件下,对等厚度铝合金6061和镀锌钢进行了电阻点焊工艺参数和方法的研究。设计了正交试验,研究在不同焊接参数条件下,焊接时间、焊接电流和电极压力对铝钢异种金属铆扣式电极电阻点焊的影响。同时,测量不同参数下各试样的抗拉强度并进行金相观察,对每组试样的熔核直径以及钢侧和铝侧熔核深度进行测量,并分析了其断裂方式和熔核形成机理。经对比分析,获得的最佳焊接工艺参数为焊接电流16 kA、电极压力2.6 kN、焊接时间140 ms,此时试样最大抗拉力可达4.365 kN。