基于BP神经网络的点焊接头疲劳寿命预测研究
本文关键词:基于BP神经网络的点焊接头疲劳寿命预测研究
【摘要】:电阻点焊技术作为一种高速高效的薄板连接方式,广泛应用于机械制造各种领域。但是由于其焊接特性与力学行为,导致其在工作载荷作用下疲劳裂纹萌生的位置不容易被观察,很难找到一个可以精确评价点焊试件疲劳强度的理论模型。以往的传统评价点焊试件疲劳的方法,都是通过经验公式与理想化推导所得,这些原因都造成了对电阻点焊结构进行疲劳寿命评价的困难。尽管业界已经提出一些模型和预测方程,但大都存在各种问题,应用受到限制,至今仍没有被广泛接受的点焊疲劳寿命定量方程。通过引入BP神经网络方法可以避免建立显式模型方程,直接抽离出点焊疲劳寿命数据中所隐含的规律,从而有效的解决这些问题。本文以ST12、BGXH50两种低碳钢板制成的拉剪点焊试样为研究对象,根据其在MTS疲劳试验机上恒幅及两级加载疲劳试验的结果,建立了恒幅与两级加载下点焊试件疲劳样本数据库。并基于此样本数据库对BP神经网络进行学习训练,利用得到的BP神经网络模型对相关试验参数进行检验并于试验结果对比。论文主要内容有:(1)使用BP神经网络分别对恒幅加载下的ST12、BGXH50板材点焊疲劳寿命进行模拟,将得到的预测结果与等效结构应力法得到的预测结果进行对比,分析了BP神经网络在预测精度上的改进作用。(2)基于BP神经网络对两级加载下的ST12点焊疲劳寿命进行预测,将BP神经网络得到的预测结果与传统Miner法得到的预测结果进行对比,分析BP神经网络在两级加载下的点焊疲劳寿命预测的可行性。
【关键词】:点焊 疲劳裂纹 疲劳寿命预测 神经网络
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG453.9;TP183
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 绪论10-24
- 1.1 选题背景及意义10-11
- 1.2 电阻焊原理概述及疲劳影响因素11-15
- 1.2.1 电阻焊结构11-14
- 1.2.2 点焊试件疲劳影响因素14-15
- 1.3 点焊寿命评价的传统方法15-20
- 1.3.1 名义应力分析法16
- 1.3.2 热点应力分析法16-17
- 1.3.3 缺口应力分析法17
- 1.3.4 断裂应力学分析法17-20
- 1.4 人工神经网络预测疲劳寿命的现状20-21
- 1.5 本文研究内容21-24
- 第二章 疲劳实验结果24-40
- 2.1 引言24
- 2.2 点焊试样材料及结构24-26
- 2.2.1 点焊试样材料24-25
- 2.2.2 点焊试件的结构25-26
- 2.3 点焊疲劳试验数据样本26-37
- 2.3.1 恒幅加载下点焊试件的疲劳寿命结果26-30
- 2.3.2 两级加载下点焊试件的疲劳寿命结果30-37
- 2.4 点焊试件疲劳断裂形式37-38
- 2.5 本章小结38-40
- 第三章 恒幅加载下点焊疲劳寿命分析40-64
- 3.1 引言40
- 3.2 BP神经网络概述40-41
- 3.3 BP神经网络原理41-43
- 3.4 BP神经网络的实现方法43-44
- 3.5 神经网络参数的选取原则44-46
- 3.6 ST12点焊疲劳寿命BP神经网络训练与预测46-52
- 3.6.1 ST12点焊疲劳寿命预测模型设计46-50
- 3.6.2 BP神经网络预测结果与讨论50-52
- 3.7 BGXH50点焊疲劳寿命BP神经网络训练与预测52-58
- 3.7.1 BGXH50点焊疲劳寿命预测模型设计52-56
- 3.7.2 BP神经网络预测结果与讨论56-58
- 3.8 BP神经网络预测结果与讨论58-62
- 3.8.1 等效结构应力法原理58-61
- 3.8.2 两种点焊疲劳寿命预测方法结果的对比61-62
- 3.9 本章小结62-64
- 第四章 两级加载下点焊试件疲劳寿命分析64-76
- 4.1 引言64
- 4.2 基于Miner法则的点焊疲劳寿命预测64-66
- 4.2.1 线性疲劳累积损伤理论64-65
- 4.2.2 基于Miner法则的两级加载点焊疲劳寿命预测65-66
- 4.3 ST12两级加载点焊疲劳寿命BP网络下的训练和预测66-75
- 4.3.1 ST12两级加载点焊疲劳寿命预测模型设计66-71
- 4.3.2 神经网络预测结果与讨论71-75
- 4.4 本章小结75-76
- 第五章 点焊试件接头疲劳寿命预测系统用户界面设计76-82
- 5.1 面向用户的操作界面76-77
- 5.1.1 Matlab操作界面简介76
- 5.1.2 图形用户界面设计遵循原则76-77
- 5.2 BP神经网络模型预测寿命的界面设计77-80
- 5.3 本章小结80-82
- 结论与展望82-84
- 致谢84-86
- 参考文献86-90
- 附录 攻读硕士期间发表学术论文90
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,本文编号:618442
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