对于bp神经网络的铲斗焊接残余应力预测

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1、2013年5月机械设计与制造工程Mav．2013第42卷第5期MachineDesignandManufacturingEngineeringV01．42No．5DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2013．05．020基于BP神经网络的铲斗焊接残余应力预测俞勇，黄莉(江苏省产品质量监督检验研究院，江苏南京210007)摘要：以特大型挖掘机铲斗体为研究对象，运用有限元软件对其焊接过程进行了数值模拟。采用顺序耦合热应力分析法将温度场和应力场进行耦合，针对不同焊接工艺，分别研究了焊接速度、焊接电压、焊接电流因素对焊接残余应力的

2、影响。建立了预测焊接残余应力的BP神经网络模型，并准确预测了焊接速度、电压、电流不同情况下的残余应力，对优化焊接工艺参数、提高焊接质量有一定参考价值。关键词：铲斗；数值模拟；焊接工艺；BP神经网络；残余应力中图分类号：TG402文献标识码：A文章编号：2095—509X(2013)05—0079—04在特大型挖掘机的制造过程中，焊接制造质量分析过程简要流程如图1所示。整个过程是很重要的因素，它能直接影响到产品的可靠性和中，热分析、应力分析使用的节点及单元都是相同寿命。由于采用了高度集中的热输人，特大型构件的，并运用选择单元生死技术来模拟焊缝内金

3、属的在焊接过程中多次出现热循环，在焊后会出现较大形成。残余应力或者变形，有些能影响工件的装配，严重的可能导致后续工序不能进行⋯。虚拟焊接可以在实际生产之前就对焊接结果进行预测，避免了实际生产中的材料浪费和返工，可以提高生产效率，降低成本，所以针对特大型结构，对其进行焊接数图l焊接过程模拟简要流程图值模拟分析是非常有必要的。在温度场计算完成之后，需要进行检验，符合l数值模拟要求后，再进行应力场的模拟计算，重新进入前处考虑到焊接过程中加热的不均匀性，在挖掘机理，读取温度场结果文件，将热单元转换为结构单铲斗体关键的焊缝处使用过渡性网格进行划分。元，温

4、度场结果的准确是后续应力应变场计算合理焊接应力场的求解采用顺序耦合热应力分析方法，的基础和保证。用Python语言编写热源程序，对铲斗体的温度场和应力场进行耦合，并将温度场计算结果作为应力2影响因素分析场分析预定义场。2．1焊接速度的影响焊接过程数值模拟的主要分析过程如下：焊接速度是影响焊接质量比较重要的因素，因a．先进行热分析，得到焊接温度场，然后将计为在焊接过程中不同焊接速度会产生不一样的线算得到的各点温度场结果保存为文件。能量，得到的温度场分布也不相同。以填充焊为b．将热单元转换为相应的结构单元。例，可以看出在不同的焊接速度下的温度场的变

5、化c．设置材料属性、约束条件等。情况，在保持电压为25V、电流为260A的时候，选d．从预定义场中读取各节点的温度数值，进取焊接速度分别为4mm／s、5mm／s、8mm／s，图2一行应力分析。图4分别为不同速度下相同时刻的温度场分布。e．进行求解计算，得到应力应变结果。由图2～图4可以看出，采用不同的焊接速收稿日期：2013—02—25作者简介：俞勇(1958一)，男，安徽金寨人，江苏省产品质量监督检验研究院高级工程师，主要从事产品质量的监督检验工作。·79·2013年第3期俞勇：基于BP神经网络的铲斗焊接残余应力预测图11不同电流下的横向残余

6、应力700600从图10、图11可以看出，焊接电流对焊接纵向500残余应力和横向残余应力的影响不如焊接速度对焊400300接残余变形的影响明显，不过也呈现出一定的规律。200随着电流的增大，在焊缝前端表现出纵向和横向残100警0余应力均变大，在后面部分却表现出变小的趋势。蜒．100．200．3003残余应力预测0BP神经网络是由Rumelhaa等人提出的一种沿焊缝方向长度／图9不同电压下的横向残余应力按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，一般由两个部分组成：正向传播和误差的反向传播]。从图8、图9可以看出，电压对纵向和横向残3．1模型建立余应力影

7、响不是很大，随着焊接电压的增大，焊接BP神经网络的设计建模主要包括层数、隐层纵向残余应力有增大的趋势，但并不明显；横向残节点数输入层、传递函数等选择。神经网络算法结余应力表现得比较一致，其中最大横向应力随着电构如图12所示。压的增大而增大，这是由于在电压、速度一定时，焊接电压的增大会引起焊接线能量的增加，从而使得输入层中间层输出层材料压缩塑性变形区变宽变短，继而导致材料的横向残余应力增大。2．3焊接电流的影响在保持电压为25V、焊接速度为5mm／s时，分别取焊接电流为200A、220A、290A，所得到的纵向残余应力和横向残余应力分别如图10、

8、图11所示。图12神经网络算法结构a．层数的选择。隐含层连接了输人层与输出层，一般在能够保证精度的情况下，优先选择单隐层，因为增加隐层数，虽然可以减小