CN645ACW型焊丝焊缝形状预测及工艺参数优化方法研究.pdf

中文摘要 摘 要 本文主要以 1.2mm 的CN645ACW 型焊丝的单道平板堆焊焊缝形状、单层多 道平板堆焊焊缝表面平整度为研究对象，研究应用于高效率、高质量自动化堆焊 生产的焊接工艺参数优化方法。首先基于自主研制的大型电弧熔丝增材原型设备 完成CN645ACW 型焊丝的单道焊缝平板堆焊实验，采集不同焊接工艺参数条件下 的焊缝形状（焊缝宽度、焊缝高度），建立单道焊缝形状的BP 神经网络，扩充焊 缝形状数据。然后根据扩充的焊缝形状数据，分析不同焊接工艺参数对焊缝形状 的影响，并逆向求解得到单层多道焊缝平板堆焊实验的工艺参数。基于此进一步 进行单层多道焊缝平板堆焊实验，采集不同焊缝形状和焊缝间距条件下的焊缝表 面平整度并进行单层多道焊缝表面平整度的BP 神经网络训练，实验的材料、设备 和条件与单道焊缝平板堆焊实验完全相同。依据单层多道焊缝表面平整度BP 神经 网络模型，分析焊缝形状和焊缝间距对焊缝表面平整度的影响，建立焊缝表面平 整度的响应曲面模型，求取焊接工艺参数的全局最优解。最终结合改进的爬山算 法，构建工艺参数优化模型，编写工艺参数优化软件。本文的主要研究内容和结 论如下： ① 完成了焊接电压为 24V-30V、送丝速度为 7000mm/min-13000mm/min、焊 接速度为500mm/min -1100 mm/min 的64 组单道焊缝平板堆焊实验，采集焊缝形 状数据，焊缝宽度的变化范围为 3.47mm-10.53mm ，焊缝高度的变化范围为 1.25mm-4.06mm 。 ② 基于单道焊缝平板堆焊的实验结果，对不同隐含层层数，不同隐含层节点 数的BP 神经网络进行训练，确定了2 层、16 节点的BP 神经网络。分析了不同焊 接工艺参数对焊缝形状的影响，焊缝宽度随焊接电压升高而增大，焊缝高度随焊 接电压升高而减小，焊缝宽度和焊缝高度均随送丝速度增大而增大，焊缝宽度和 焊缝高度均随焊接速度增大而减小。 ③ 完成了焊缝宽度范围为6mm-10mm、焊缝高度范围为2.5mm-3.5mm、焊缝 间距范围为0.6-0.9 倍焊缝宽度的单层多道焊缝平板堆焊实验。确定了 1 层、9 节 点的单层多道焊缝表面平整度BP 神经网络。分析不同因素对焊缝表面平整度的影 响，表面平整度随焊缝宽度、焊缝高度和焊缝间距的增大而增大。建立焊缝表面 平整度的响应曲面模型，求解出焊接电压为30.3V、送丝速度为 12600mm/min 、焊 接速度为950mm/min 、焊缝间距为5.35mm 的全局范围内的最优焊接工艺参数。 ④ 分析爬山算法的优劣，结合实际需求对其进行改进，将改进后的爬山算法 I 重庆大学硕士学位论文 与前文两个BP 神经网络进行耦合，构建工艺参数优化模型，编写工艺参数优化软 件。软件包含了焊缝形状预测和工艺参数优化两个功能。 关键词：堆焊；BP 神经网络；焊缝形状；表面平整度；工艺参数优化 II 英文摘要 Abstract In this paper, the shape of single-pass bead-on-plate weld and the surface smoothness of single layer multi-pass bead-on-plate weld with 1.2mm CN645ACW wire were taken as the research objects, and the optimization method of welding process parameters applied in high efficiency and high quality automatic welding production were studied. Firstly, based o