gmaw焊接熔池传热传质特征建模及智能化处理系统的研究

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1、江苏大学硕士学位论文摘要熔化极气体保护焊(GMAW)是当今世界工业生产中应用最为广泛的焊接方法之一。随着工业化生产对焊接自动化的要求越来越高，对焊接过程的智能监控就成为焊接技术发展的一个极为重要的方向。焊接熔池中流体的流动及其传热过程对焊接过程及焊接质量有着极为重要的影响，因此对GMAW焊接熔池热过程进行数值模拟，对焊接智能化控制获取控制参数有着重要的实际和理论意义。本文根据流体力学和传热学的理论知识，建立了运动电弧作用下三维(]MAW焊接非稳态数学模型，并采用有限元的方法对模型进行了离散化处理。在该模型中综合考虑了使熔池金属产生运动的浮力、电磁力、表面张力、熔滴冲

2、击力等驱动力，并且考虑了熔滴带入熔池的热量和动量对整个焊接热循环过程的影响，同时考虑了材料的热物理性能参数随温度的变化、焊接过程中熔池与外界的能量的交换，以及熔化／凝固相变对熔池流场及温度场的影响。热源采用了双高斯熟源叠加的热源模式，较好的符合了GMAW焊接热流的双峰分布形态。根据GMAW焊接熔池温度场和流场的特点，本文利用通用有限元软件ANSYS，采用非均匀网格对单元进行了划分，使用热源叠加的方式对GMAW焊接熔池热量的吸收进行了处理，对所建的数学模型进行求解。初步计算了焊接电流和焊接速度对焊接温度场分布的影响。通过焊接工艺实验，测量的焊缝熔宽和熔深结果与计算结果

3、相比较，结果表明本文所建模型的计算值和实际测量值相差不大，因此验证了所建模型和采用的软件方法是正确、可靠的。根据GMAW焊接过程的特点，结合智能诊断的基本理论，对GMAW焊接质量诊断过程进行了整体方案的设计，并利用误差反向传播算法(BP算法)建立了人工神经网络质量预测模型，应用计算工具MATLAB对神经网络预测模型进行了计算。此外，还对质量智能诊断过程中的特征提取和逆ANN模型的计算方法进行了初步的研究，给出了基本的算法程序。并采用焊接工艺实验对本文所建立的质量预测模型进行验证。实验结果表明，所建立的模型和采用的计算方法是正确和可靠的。关键词：GMAW,质量控制，热

4、场，神经网络江苏大学硕士学位论文AbstractGasmetalactiveweldingisoneofthemo=popularweldingmethodsintheworldi11dus嫡alproductionnow．Intellectualizedwatchingforweldingpmcessisallimportantwayaboutweldingtechnologydevelopingwithindustrial舯ductionmolehighneedweldingautomatization．Liquidflowingandtransferringi

5、nweldingpoolhavekeyeffectforweldingprocessandweldingqual畋SOitisimportantactualandacademicmeaningforweldingintellectualizedtogetcontrolparameterthatsimulatingGMAWweldingpooltransferringprocess．Basedontheoriesofhydromechaulcsandheattransfer,thearticleestablishedathreedimensionaltransient

6、numericalmodel，anddispersedisposerwiththefiniteelementforthemodel．themodelconsideringbuoyancy、electromagneticforce、surfacetension、dropwallopdrivingweldingpoolmovement，consideringtheenergyandmomentumofdropeffeetingtheallweldingheatcirculation，andconsideringthevariationofmaterialthermoph

7、ysicalparameter、theenergychangebetweenweldingpoolandenvironmentandlatentheatofphasechangeaffectionforweldingpoolandternpcraturefield．Heatsourceintroducesadoublegaussheatsourcespliced，itispreferablyaccordwithtwinapexmodeofGMAWheatfluid．AccordingwithcharacteristicofGMAWweldingpooltempe