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，为进一步试验研究穿孔型等离子弧立焊的工艺参数的优化配置提供了算法程序基础．     

应用遗传算法优化铝合金穿孔型等离子弧立焊工艺参数

通过实验并应用基本遗传算法确定等离子孤立焊中获得良好焊缝形状的焊接工艺参数．用这种方法确定工艺参数的优化配置无须建立输入、输出变量的模型，并在较少实验量的基础上获得了工艺参数的近似最优化配置．输出变量是焊缝形状的4个参数：焊缝的正面熔宽、正面余高、焊缝的背面熔宽、背面余高；焊缝形状主要由焊接速度、焊接电流、离子气的流量和喷嘴到工件的距离4个工艺参数确定．结果表明，应用遗传算法确定铝合金穿孔型等离子孤立焊的近似最优化工艺参数是一种有效的方法。     

等离子弧穿孔法立焊焊缝成形规律的研究

研究了铝合金等离子弧穿孔法立焊的焊接工艺规范及焊接参数对焊缝成形的影响．结果表明：采用立焊方法，其焊接规范区间增宽，工艺再现性好；控制喷嘴到工件的距离可实现对焊缝正反面增高量及宽度的控制；填充焊丝及装配间隙对焊缝成形及穿孔熔池的稳定性有一定的影响．     

穿孔法等离子弧立焊焊缝成形机理初探

通过对立焊穿孔熔池的受力状态的分析,初步揭示了穿孔法等离子弧立焊焊缝成形机理,从而发现焊接工艺参数对焊缝成形影响的规律,为进一步研究穿孔法等离子弧立焊焊缝成形机理奠定了基础理论分析和试验结果均表明,穿孔能否连续稳定存在是焊缝成形的前提,而穿孔熔池液面金属的受力及流动则对焊缝正反面的成形起着重要作用在此基础上指出,焊接电流和离子气流量过大时会因穿孔熔池下半部的收缩能力小于上半部的扩张速度而形成切割,反之,过小的焊接电流和离子气流量会形成未焊透控制焊接电流的大小和喷嘴到工件的距离均可有效地实现对焊缝正反面增高量及宽度的控制     

穿孔法对等离子弧立焊焊缝成形机理初探

通过对立焊穿孔熔池的受力状态的分析,初步揭示了穿孔法等离子弧立焊焊缝成形机理,从而发现焊接工艺参数对焊缝成形影响的规律,为进一步研究孔法等离子弧立焊焊缝成形机理奠定了基础。理论分析和试验结果均表明,穿孔能否连续稳定存在是焊缝成形的前提,而穿孔熔池液面金属的受力及流动则对焊缝正反面的成形起着重要作用。在此基础上指出,焊接电流和离子气流量过大时会因穿孔熔池下半部的收缩能力小于上半部的扩张速度而形成切割,反之,过小的焊接电流和离子气流量会形成未焊透。控制焊接电流的大小和喷嘴到工件的距离均可有效地实现对焊缝正反面增高量及宽度的控制。     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

穿孔法等离子弧立焊起弧过程的研究

研究了铝合金等离子弧穿孔法立焊起弧过程的条件及特点．结果表明：起弧过程中在穿孔形成之前，起弧区域的金属应得到适当的预热，这样建立起来的穿孔熔池才能顺利地过渡到正常焊接状态．同时，起弧过程中，在穿孔形成的瞬间，电弧电压有一明显的下降信号，利用此信号可判断穿孔熔池是否形成．     

穿孔法等离子弧立焊起弧过程的研究

研究了铝合金等离子弧穿孔法立焊起弧过程的条件及特点。结果表明：起弧过程中在穿孔形成之前，起弧区域的金属应得到适当的预热，这样建立起来的穿孔熔池才能顺利地过渡到正常焊接状态，同时，起弧过程中，在穿孔形成的瞬间，电弧电压有一明显的下降信号，利用此信号可判断穿孔熔池是否形成。     

穿孔等离子弧焊接工艺综述

综述了穿孔等离子弧焊接工艺的特点、种类及工艺参数匹配与焊缝质量之间的关系等方面的问题。指出穿孔等离子弧焊具有特殊的“小孔效应”,与钨极氩弧焊相比焊接速度、工件厚度和焊接效率都有了很大的提高。等离子弧焊接衍生出众多类型,包括直流等离子弧焊接、脉冲等离子弧焊接、变极性等离子弧焊接和特殊等离子弧焊接等,能够满足不同行业的特殊需求。本文对于指导实际焊接生产,进一步提高生产效率和焊缝质量具有重要的意义。     

铝锂合金激光-等离子弧复合焊焊缝表面成形

铝合金激光-等离子弧复合焊(LB-PAW)中焊缝表面成形质量差。为了解其形成机理和解决方法,建立了可考虑等离子弧力作用的激光-等离子弧复合焊熔池流动数值分析模型,研究了不同热源次序对熔池速度场的影响,并进行了不同热源次序条件下铝锂合金焊缝成形试验。结果表明:在单纯激光焊、复合焊等离子弧前置和等离子弧后置3种条件下,熔池表面流动环路及速度存在很大不同;复合焊等离子弧前置时焊缝表面出现较深凹坑,纹理粗大,成形不良,等离子弧后置时焊缝表面平整,成形良好。在铝合金1420的LB-PAW中,熔池流动与焊缝表面成形情况密切相关,等离弧力是影响焊缝表面质量的主要因素之一,建议采用"激光在前,等离子弧在后"的热源次序进行铝合金焊接。     

人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用

将人工神经网络引入镀锌钢板点焊的质量预测中,将实验得到的大量点焊规范参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习,通过其非线性映射的泛化能力自动抽取所学习知识的特征,描述点焊规范参数空间与焊点接头质量空间的映射关系。结果表明,学习后的神经网络的预测曲线能够合理地预测焊接电流对镀锌钢板点焊的焊点熔核直径与拉剪强度的影响规律,恰当地反映点焊的基本原理,说明人工神经网络在镀锌板点焊性能估测中的应用是可行的。     

二氧化碳短路过渡焊接电流神经模糊控制系统

研制了一种以8C52单片机为核心器件，通过自软件方式实现稳定二氧化碳短路过渡焊焊接电流的神经网络自适应模糊控制系统。系统中所嵌入的神经网络可实现对隶属函数的微调和模糊控制的调节，克服了常规模糊控制系统隶属函数非适应性的缺点。该神经模糊控制器可消除因电弧电压调节、网络电压波动、保护气纯度流量以及焊炬高度变化等随机因素引起的焊接电流偏差。焊接工艺实验表明，在实验电流范围内，平均电流的最大偏差不超过7A，平均电流相对误差小于5％，而控制前平均电流的偏差不小于12A，相对误差不小于9％，因此该控制系统响应速度快，超调小，稳态精度高。     

基于MLD模型GTAW焊接熔透控制方法仿真研究

针对GTAW非线性焊接过程的混杂特性,给出混杂系统的建模方法,描述成混合逻辑动态(MLD)模型,并研究其GTAW焊接熔透控制策略.仿真的结果表明,该算法有效,能使系统输出稳定在设定点.为研究MLD建模在焊接过程控制中的实际应用起步研究奠定了基础.     

基于相关函数法的焊接过程非线性辨识

激光焊接过程是一个典型的带有扰动和噪声的非线性系统．采用相关一最小二乘法对非线性系统进行辨识可以得到未知参数的无偏估计,并且这种辨识方法不需要大量的样本数据．针对高功率二极管激光焊接控制系统,运用相关一最小二乘法的非线性辨识方法,建立了参数为线性的非线性模型．实际阶跃响应数据验证了此模型能够较好地代表焊接过程的稳态及动态特性．     

基于模型的机器人管道自动焊接系统

论述了一种以焊缝几何模型和焊接过程模型为基础的管道机器人自动焊接系统，通过对管道定位机构（工件定位器）和焊接机器人的运动协调控制，使得在整个焊接过程中，焊缝相对于重力始终保持于最佳方向，同时焊枪相对于焊缝也保持在最佳方位上。文章首先介绍了系统的总体概念，接着详细讨论了工件定位器和焊接机器人的运动控制算法，最后通过实验和仿真验证了系统的可行性。     

生物发酵过程的温度控制模型研究

针对生物发酵过程中温度控制难以建模的问题,基于非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,设计了神经网络自回归滑动平均(NN-NARMA)模型.利用径向基神经网络逼近NARMA模型中的映射关系,对神经网络的输出进行了二阶低通滤波,用变异率可调节的遗传算法优化了NARMA模型中的延时参数以及神经网络的输出滤波参数.应用该方法建立了生物发酵过程的温度控制模型,该模型在上温、中温和下温的误差相对于Elman神经网络模型分别减少了38 9%、13 5%和61 3%.该方法具有一定的可操作性,能够较好地解决生物发酵过程中的温度控制建模问题.     

电阻点焊熔核尺寸的RBF网络模型

以接头质量在线监控为目的,对电阻点焊电极电压和焊接电流等信号进行了时域特征分析,研究了电压、电流信号的周波幅值、峰值、有效值以及接头等效电阻、加热功率的估计方法.利用周波参数时间序列构造RBF神经网络输入向量,进行了点焊接头熔核尺寸预测.结果表明,采用归一化处理后的电流和电压有效值周波序列联合构造输入向量,经样本训练能有效地预测接头熔核尺寸,熔核直径平均验证误差为5.50%,熔核高度的平均验证误差为3.83%,比单独采用动态电阻、加热功率等参数具有更好的精度.     

基于模型参考的锅炉燃烧系统神经网络控制和辨识

大纯时延、煤种多变和蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。对非线性延迟系统延迟时间的神经网络辨识方法进行了研究,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于神经网络动态补偿的模型参考自适应控制策略相结合,可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制。仿真结果表明:这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快、鲁棒性能好等优点。