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海工系泊锚链闪光焊接质量评估系统研究

发布时间:2020-08-13 15:25
【摘要】:系泊锚链是船舶的重要装置,其质量问题关系着船舶航行安全。因此,近年来研究人员越来越关注系泊锚链制造中的质量评估问题。闪光焊接系泊锚链已经成为现阶段造船业高质量锚链市场的主流,而传统的系泊锚链焊接质量检测只能在生产后进行拉力试验,这样不仅不能保证链条的质量,而且对故障链进行修复需要耗费较大的成本。因此,系泊锚链实时质量评估方法对于及时发现并避免故障产品和提高链条的质量是至关重要的。首先,开发了一种基于工业控制计算机和多功能数据采集卡的锚链闪光焊接控制系统,能够实时控制锚链闪光焊接过程,并且可以调控管理焊接工艺参数,减少故障链产生的几率,同时对焊接过程中的传感器信号进行实时采集和记录。为实现锚链闪光焊接质量评估提供了可靠的焊接过程中实时采集的传感器信号。其次,提出了基于改进的动态时间规整算法和多维尺度分析法的锚链闪光焊接质量评估方法。能够解决闪光焊接信号(电极位置和电流信号以及其组合的二维信号)之间的时空不对齐的问题,并且量化了这种差异,使异常焊接信号的数学描述更加准确。并根据正常和异常焊接信号在规整距离矩阵中存在着明显的差异这一特点,引入了多维尺度分析法对规整距离矩阵进行降维和可视化,最后用KNN分类算法实现质量评估。再次,对于KNN分类模型存在的对训练数据的容错性太差以及分类不均衡样本效果差等问题,提出了狄利克雷混合模型对改进的动态时间规整和多维尺度分析法处理过的信号进行分类。狄利克雷混合模型是一种非监督聚类,在狄利克雷混合模型中无需预先设定簇的数量,每一个簇都遵循多变量高斯分布,每一个新的观测都被分配到一个多变量高斯分布产生的概率最大的簇中,对不均衡样本的分类准确性以及容错性都很好的解决了KNN分类算法的不足。最后,深度学习算法在近些年受到了广泛的关注,并且应用于各个领域都取得了较大的突破。本文提出了一种新的基于递归图的深度学习算法,对采集的焊接过程中的传感器信号进行了进一步分析。首先对焊接过程中隐含较多焊接质量信息的电极位置和电流信号计算其递归图,然后用卷积神经网络直接对递归图进行深度学习以实现质量评估。实验结果表明,本文所提出的方法将对故障焊件的识别转换为对焊接过程中传感器信号进行分析,可以有效的对焊接质量进行分类,并实现实时质量评估。准确率表明,电流信号对确定闪光焊接的质量比电极位置信号更重要。而且,选择较大步长的动态时间规整算法得到的规整距离矩阵能够更好地揭示正常和异常信号之间的差异。本文提出的研究方法显示了强大的潜力,能够为闪光焊接实时质量评估方案提供有效的解决方法。
【学位授予单位】:江苏科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:U671.8
【图文】:

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第 1 章 绪论1 研究背景及意义随着陆地资源的不断减少,海洋资源逐渐映入人们的眼帘,各国纷纷开发利资源,海洋经济已成为世界经济发展新的增长点,成为本世纪发展的特征。建工程平台及其各项装备是海洋探测、海洋资源开发的基础,同时高级别的系泊海洋工程平台及其装备在海洋中系泊固定的主要方式,也是船舶与舰艇在海洋停)泊固定及失事后进行应急拖带的关键部件。因此,系泊锚链的质量直接关济发展及生命安全。实际生产过程中,对系泊锚链的质量要求为:每个链环不允许存在气孔、裂纹且焊缝区不允许存在过热、夹渣等缺陷。系泊锚链的每环都要经过磁粉探伤和探伤,出厂前的整体拉力试验必须合格。锚链中任何一个链环出现质量缺陷都整根链条的失效,同时在成品锚链中替换缺陷链环的成本远远超过单个链环的本,特别对于超长锚链而言,有时根本无法完成单个链环的替换。

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江苏科技大学工学硕士学位论文近年来的各项统计数据显示,过半的工业产品质量问题都来自于生产制造的过程中,制造过程是形成产品质量的主要阶段。如图 1.1 为锚链闪光焊接工业现场,闪光焊接是锚链制造的最核心环节,其焊接过程的稳定性与质量直接决定着锚链的最终质量。同时由于焊接时间短、环境恶劣且焊接质量表征不明显,故人工很难判断是否存在焊接缺陷,导致缺陷链环流入后续工序,直至探伤及出厂拉力试验才被发现,然而仅靠出厂检验并不能有效减少的锚链的不合格品率并提高其制造质量。所以建立锚链制造过程质量数据实时采集方法,构建制造质量实时评估系统,才能有效的降低锚链的质量风险并提高企业市场竞争能力。1.2 闪光焊接原理及工艺过程闪光焊接过程是受多种参数影响的并且是不连续的过程。现阶段,有两种焊接工艺(即,连续闪光焊接和预热闪光焊接)发展的较为完善,并且得到了广泛的使用[1]。

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第 1 章 绪论流程图,预热阶段包括前进阶段、加热阶段、后退阶段和均衡阶段,这四几次后直到达到特定的温度,然后来到了在整个焊接过程中占据主要地位阶段。最后,闪光焊接过程到达了对焊接质量同样起到决定性作用的顶锻有电顶锻和无电顶锻),并且电极位置复位。

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本文编号:2792182


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