基于电极电压信号的微电阻点焊质量监测分析

发布时间：2018-07-06 07:43

  本文选题：钛合金 + 微电阻点焊　； 参考：《焊接学报》2017年09期

【摘要】：文中研究了微电阻点焊条件下TC2钛合金焊点质量监测问题.首先对典型焊点的微观金相组织进行了分析,发现在熔核区域形成了针状马氏体;接着选取典型的电极电压曲线,根据其变化趋势划分为四个阶段,结合焊点的形成过程进行了相应解释,并分析了电极电压曲线特征量与熔核直径之间的相关性;最后应用BP神经网络,采用相关性较强的电极电压特征量及焊接电流作为神经网络输入,选取熔核直径作为神经网络输出,结合试验数据.结果表明,通过神经网络训练及测试,有效地实现了对焊点质量的可靠预测.
[Abstract]:The quality monitoring of TC2 titanium alloy solder joint under micro resistance spot welding is studied in this paper. Firstly, the microstructure of typical solder joints was analyzed and it was found that acicular martensite was formed in the nugget region, and then the typical electrode voltage curve was selected and divided into four stages according to its changing trend. The correlation between the characteristic quantity of electrode voltage curve and the diameter of nugget is analyzed, and the BP neural network is applied to analyze the relationship between the characteristic quantity of electrode voltage curve and the diameter of nugget. The electrode voltage characteristic and welding current are used as the input of neural network, and the nugget diameter is selected as the output of neural network, and the experimental data are combined. The results show that the reliable prediction of solder joint quality is realized effectively through neural network training and testing.
【作者单位】： 中航工业航宇救生装备有限公司;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室;华中科技大学力学系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11072083)
【分类号】：TG453.9

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本文编号：2102014