基于Matlab和多岛遗传算法的焊点质量评价数据库建立及应用.pdf

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1、第29卷第6期2016年11月机电产品开笈与剀新Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsV01．29．No．6Nov．，2016文章编号：1002—6673(2016)06—010-04基于Matlab和多岛遗传算法的焊点质量评价数据库建立及应用周江奇，郑宏良，何道聪，汲彦军(上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西柳州545027)摘要：焊点超声信号中特征信息量大。建立评价数据库需处理的数据多。不同缺陷类型对应的特征信息值域存在重叠．导致建立可靠的焊点质量评价数据库较为困难。本文给出一种基于

2、Matlab和多岛遗传算法的焊点质量评价数据库建立方法。首先利用Matlab建立统计分析模型，得到特征值数据库的可靠性计算方法；然后利用多岛遗传算法求解不同焊点质量类型对应的特征值范围值，最终建立了焊点质量评价数据库。实际应用结果验证了评价数据库的可靠性。关键词：焊点质量；超声检测；Madab；遗传算法；数据库中图分类号：TB553文献标识码：Adoi：10．3969／i．issn．1002—6673．2016．06．004EstablishmentandAppficationofWeldingSpotQualityEvaluationDatabas

3、eBasedonMatlabandMultipleIslandGeneticAlgorithmZHOUJitmg-Qi，ZHENGHong-Liang，HEDao-Cong，J／Yah—Jun(SAICGMWulmgAutomobileCo．，Ltd．，LiuzhouGuangxi545027，China)Abstract：Thehugeamountofcharacteristicinformationinultrasonicechosignal，establishevaluationdatabaseneedstodealwithmanysample

4、data，someofthecharacteristicsofdifferenttypesofweldingspotrangeoverlap，alltheseleadtoestablishareliablemappingrelation-shipbetweenqualitytypeofweldingspotandthecharacteristicvalueisdi伍cult．InthispaperamethodofestablishingweldingspotqualityevaluationdatabasebasedonMadabandmultip

5、leislandgeneticalgorithmisproposed．Fimt，statisticalanalysismodelisestablishedbyusingMatlab，andthereliabilitycalcuhdonmethodofcharacteristicdatableisobtained．Then，multipleislandgeneticalgorithmisusedtosolvecharacteristicvMuerangeofdifferenttypesofweldingspotwithhighestreliabilit

6、y．Finally，weldingspotqualityevaluationdatabaseisestab—fished．Practicalapplicationresultshaveindicatedthereliabilityoftheevaluationdatabase．Keywords：weldingspotquality；ultrmomctesting；Madab；geneticalgorithm；database0引言目前．超声波检测方法是车身焊点质量检测中使用最广泛的无损检测方法。其原理一般是利用回波信号中有价值的信息来综合判断来综合评

7、判缺陷的类型、位置和大小。但焊点缺陷类型众多、超声回波信号中与缺陷定性识别相关的信息量巨大、量化特征信息需要处理的焊点超声回波信号样本数据量巨大、不同缺陷类型对应的某些特征信息数值域存在重叠等情况，都使得准确地得到每种焊点缺陷类型对应的每个信号特征值的范围不易实现，导致修稿日期：2016一08—31项目来源：广西壮族自治区科技计划(12118007—14B)、柳州市科技计划(2012A010101)作者简介：周江奇(1970一)，男，博士，高级工程师。主要从事汽车制造质量控制、新工艺、新技术研发。10焊点缺陷的高准确率定性识别成为一个疑难问题。0．M

8、artintll等采用基于随机森林算法的树形结构分类器对电阻点焊质量进行评价。陈振华等121采用神经网络分类