集箱管接头内焊缝表面缺陷识别方法研究

针对集箱管接头内焊缝表面缺陷自动检测需要,进行了基于计算机视觉的集箱管接头内焊缝表面缺陷自动识别方法研究。分析了不同焊缝图像的纹理特征,从焊缝图像的灰度共生矩阵中提取出15种可用于焊缝表面缺陷状态表征的特征参数。在此基础上,研究将BP神经网络应用于焊缝表面缺陷自动识别中。分析了灰度共生矩阵的步长、灰度级、神经网络的结构参数及输入特征参数的数量和种类对焊缝图像识别效果的影响,优化出最佳的识别参数。在以上研究基础上,利用优化后的神经网络对内窥镜获得的不同焊接质量的焊缝图像进行了训练和识别。结果表明,提出的基于图像纹理的神经网络识别系统可以很好实现集箱管接头内焊缝焊接状态的自动评价,整体识别率达91%。研究工作为集箱管接头内焊缝焊接质量自动检测做了有益的探索。     

改进Canny算法检测直缝焊管焊缝位置

针对传统Canny算法在识别直缝焊管焊缝边缘时易受噪声干扰、强弱边缘连接不佳等问题,通过分析直缝焊管图像特点,提出一种改进的Canny算法检测直缝焊管焊缝位置方法。首先在进行非极大值抑制中引入了梯度方向局部均值偏差;其次对非极大值抑制之后的点利用大津法计算阈值;最后通过实际采集焊管图片强弱边缘分布特点将强边缘边界所连边界作为附加连接条件。通过实验验证改进的非极大值相对于传统方法抑制能够有效的抑制噪声点并保留边缘信息,在直缝焊管焊缝边缘位置识别中改进的Canny算法相对于传统边缘检测算法能够抑制噪声干扰,保留更多的焊管边缘与焊缝边缘,因此较好的满足实际使用需求。     

高频直缝焊管内毛刺清除装置研究

高频直缝焊管是一项比较常见的材料，其在生产的过程中非常关注毛刺清除工艺，避免影响焊管的应用效益。采用内毛刺清除装置保障高频直缝焊管的性能和质量，防止出现材料缺陷，而且内毛刺清除装置的效率比较高，严谨处理了高频直缝焊管的内毛刺。因此，本文通过以高频直缝焊接管为研究背景，重点分析内毛刺清除装置。     

直缝焊管液压成形极限理论预测模型

直缝焊管广泛应用于汽车车身管状零件液压成形中,焊接区影响着焊管塑性变形规律,准确评价焊管缩颈或破裂现象是工程上倍受关注的问题。基于金相分析法和显微硬度测量法分析高频感应焊管的结构特征,并根据液压成形条件下高频感应焊管的变形特点,提出一种用于计算直缝焊管液压成形极限的理论方法。基于该方法,选用Swift硬化方程和Hill屈服准则推导出直缝焊管液压成形极限理论预测模型,在已知焊管(包含焊接区和基体区)材料性能参数条件下可获得直缝焊管液压成形极限图。运用此理论预测模型,计算出QSTE340高频感应焊管的液压成形极限图。成形极限的计算结果与试验对比表明,二者吻合较好,这证明所建立的直缝焊管液压成形极限的理论预测模型是正确的。     

ERW辊弯成形过程CAD/CAE集成建模方法研究

在ERW辊弯成形过程中,带钢依次经过设置在成形方向上的水平和垂直成形轧辊,将平面渐进地弯曲成所需要的圆周截面.整个变形是一个经历大位移、有限应变的过程,具有很强的非线性特征,成形规律复杂.按照不同的成形段按带钢的进料方向,将高频直缝焊管辊弯成形过程依次建立预成形段CAD模型、线成形段CAD模型以及精成形段CAD模型,并将各个成形段的模型集成为高频直缝焊管辊弯成形总体CAD模型,并在此模型为基础进行有限元CAE分析.论文介绍的方法在宝山钢铁股份有限公司得到验证和实际应用.     

CO2气体保护焊的焊缝形貌建模及虚拟化仿真系统开发

建立了CO₂气体保护焊工艺参数与焊缝几何尺寸(熔宽、熔深)之间的多层感知机神经网络预测模型,并基于焊接试验数据训练模型,确定了模型的数学解析式;通过分析焊缝截面和表面形貌特征,建立焊缝形貌的虚拟化仿真模型;通过python编程开发了焊缝形貌预测与虚拟化仿真系统。结果表明：所建立的多层感知机神经网络预测模型对熔宽预测的最大偏差为0.097 mm,模型拟合优度为0.999 269,对熔深预测的最大偏差为0.051 mm,模型拟合优度为0.999 567;建立了以焊缝熔深和熔宽为输入变量的焊缝截面形貌数学模型和以焊缝熔宽为输入变量的表面形貌数学模型。     

直缝焊管辊弯成形动力学仿真研究

基于显式动力学算法,建立了直缝焊管成形过程的弹塑性有限元模型,采用大型非线性有限元软件ABAQUS对直缝焊管辊弯成形过程进行了模拟仿真。分析了成形过程中带钢的应力、应变的变化规律以及机架间距对成型质量的影响。研究结果表明,整个成型过程应力变化平缓,带钢边缘应变小于中部应变;随着机架间距的增大,带钢边缘的纵向应变相应减小。     

基于遗传算法改进的BP神经网络模型的磨损机理智能识别

通过提取磨粒形状特征参数、颜色特征参数和表面纹理等特征参数对磨粒形态进行量化表征,并以此为输入矢量,引入遗传算法(GA)改进BP神经网络对磨粒进行自动分类识别,建立遗传算法改进的BP神经网络模型,并给出具体的算法实现过程。分别应用遗传算法改进的BP神经网络模型和未引入遗传算法改进的BP神经网络模型对磨粒图像进行智能识别。实验结果表明,遗传算法改进的BP神经网络综合了遗传算法的全局优化和BP算法局部搜索速度快的特点,网络识别率较高,具有较好的全局性。     

成型过程对焊管残余应力的影响

采用盲孔法对UOE、JCOE、HSAW焊管的残余应力进行了分析,重点对不同工艺条件下HSAW焊管的残余应力进行了分析。结果表明:UOE焊管厚度方向的双向(周向、轴向)平均拉应力水平较低,峰值拉应力出现在焊管的内表面;JCOE焊管的双向平均拉应力水平略高,但峰值拉应力出现在外表面;成型参数合适的HSAW螺旋焊管的平均残余应力可以达到(UOE或JCOE)直缝管的水平,但其内表面的峰值拉应力均明显高于直缝焊管的,且当螺旋焊管成型下压量过大时,将导致平均残余应力及峰值均有很大提高。     

基于管液压胀形的不锈钢焊管焊缝性能分析

从不锈钢焊管整体性能角度出发,提出使用管液压胀形试验来评价焊缝质量对管件液压成形的影响。利用激光照射焊缝部位来改变焊缝材料性能,以获得不同状态的焊管。结合有限元和试验,分析了不同焊缝状态下焊管液压胀形的具体表现,提出了评价焊缝质量的依据。整个过程操作简单,结果直观可靠,为判定焊管焊缝成形性能的优劣提供了很好的试验手段和判定依据。