铝钢激光焊接过程温度场的实验研究及数值模拟

发布时间：2017-04-12 02:01

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【摘要】：轻量化是降低油耗、减少汽车废气排放的最有效技术途径之一。目前实现汽车轻量化的主要措施之一就是采用高强度的轻质材料,例如使用铝合金来代替传统钢材。为满足轻量化的基本要求,解决铝钢等异种金属间的连接问题已成为当下的研究重点。近年来,针对物理化学特性差异较大的异种金属之间的连接问题,一种新兴的焊接方法-激光熔钎焊快速发展起来,为铝钢连接问题提供了新的研究思路。本课题的具体研究内容如下:首先,基于ANSYS平台建立了铝钢平板搭接激光焊的三维有限元模型。利用APDL参数化设计语言,编制用于实现平面高斯热源的加载和移动的子程序,解决了焊接热源移动的数值模拟问题。考虑材料参数的非线性、相变潜热、边界换热条件等因素的影响,计算激光焊接过程温度场。通过研究激光熔钎焊表面温度场和纵截面温度场的分布云图,分别对比沿焊缝方向、垂直于焊缝方向和厚度方向所取节点的热循环曲线,详细分析了激光熔钎焊的温度场分布规律。其次,为验证模拟计算的准确性,进行了激光焊接试验,采用热电偶同步测温方法测得焊接热循环曲线,试验结果与数值模拟结果吻合较好。最后,基于MATLAB软件设计RBF(Radial Basis Function)型人工神经网络(ANN),建立了激光熔钎焊条件下焊接工艺参数与焊接熔深之间的非线性映射关系,设计正交模拟试验,选取不同焊接工艺参数和焊接熔深的组合为人工神经网络的训练样本,对RBF型人工神经网络进行训练,并用训练后的人工神经网络模型预测了不同工艺参数条件下的焊接熔深,分析了焊接工艺参数(焊接功率、焊接速度、光斑半径)对焊接熔深的定量影响。本课题的研究结果为铝钢异种金属激光焊接提供了一种新的研究思路,为铝钢异种金属结构激光焊接的推广应用提供了重要理论和试验基础。
【关键词】：激光熔钎焊 数值模拟 温度场 人工神经网络 焊接熔深
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG456.7
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 铝钢异种金属焊接研究现状12-18
• 1.2.1 铝钢异种金属焊接难点及主要焊接方法12-15
• 1.2.2 激光焊接机理及其主要影响因素15-16
• 1.2.3 激光焊接在铝钢连接中的应用16-18
• 1.3 激光焊接温度场数值模拟研究现状18-20
• 1.4 人工神经网络在焊接领域的应用20-23
• 1.5 本课题的主要研究内容23-25
• 第二章 试验材料、设备及试验方法25-29
• 2.1 试验材料25
• 2.2 试验设备25-27
• 2.2.1 激光器工作系统25-26
• 2.2.2 测温系统26-27
• 2.3 试验方法27-29
• 2.3.1 焊前准备27
• 2.3.2 工件的装夹与定位27-29
• 第三章 铝钢激光熔钎焊过程温度场的数值模拟29-47
• 3.1 温度场有限元分析理论基础29-32
• 3.1.1 有限元法概述29-30
• 3.1.2 温度场的控制方程30
• 3.1.3 初始条件和边界条件30-31
• 3.1.4 温度场有限元求解31-32
• 3.2 有限元模拟过程32-38
• 3.2.1 几何模型的建立32
• 3.2.2 单元类型的确定32-33
• 3.2.3 材料的热物理性能参数33-34
• 3.2.4 网格的划分34-35
• 3.2.5 相变潜热的处理35-36
• 3.2.6 边界条件36
• 3.2.7 热源模型的选取36-38
• 3.3 温度场模拟结果分析38-44
• 3.3.1 焊接过程温度场分布特点38-41
• 3.3.2 焊接热循环曲线41-44
• 3.4 温度场测试试验44-46
• 3.4.1 测试方法44
• 3.4.2 试验测试点的分布44
• 3.4.3 试验结果与模拟结果的对比44-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 铝钢激光熔钎焊工艺参数分析47-62
• 4.1 RBF人工神经网络的建模47-50
• 4.1.1 ANN预测焊接熔深的原理47
• 4.1.2 模拟预测铝钢焊接熔深数据库的建立47-49
• 4.1.3 人工神经网络模型的结构设计49-50
• 4.2 RBF人工神经网络模型的训练50-57
• 4.2.1 训练算法50-51
• 4.2.2 ANN预测精度的衡量指标51-52
• 4.2.3 调整spread值优化神经网络模型精度52-57
• 4.3 铝钢激光焊接熔深预测及影响因素分析57-61
• 4.3.1 预测铝钢激光焊接的熔深57-58
• 4.3.2 焊接工艺参数对焊接熔深的影响分析58-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第五章 总结与展望62-64
• 5.1 总结62-63
• 5.2 展望63-64
• 参考文献64-67
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果67-68
• 致谢68-69

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