基于萤火虫群算法的虚拟演播室箱体焊接优化

针对求解虚拟演播室复杂的箱体焊接结构最优焊接顺序难的问题,采用热-机耦合非线性热弹塑性有限元计算模型,对焊接顺序进行优化数值模拟,提出了一种通过萤火虫算法优化从而得到虚拟演播室箱体最优焊接顺序的方法.该方法选择焊接变形量为目标函数,提出了求解最优焊接顺序的萤火虫算法优化模型,设计了基于萤火虫群算法的焊接顺序优化算法.优化结果表明,该方法求解的最优焊接顺序的焊接变形量小,变化率小,该方法要比传统的经验或者试验方法更快,更精确,效果更好.     

高速机车构架侧梁的焊接顺序

控制高速机车转向架构架侧梁的焊接变形是控制构架生产质量的关键.以热弹塑性理论为基础,基于热-机耦合算法创建了侧梁热弹塑性仿真模型,采用Marc软件,分别研究了内部焊缝和外部主焊缝焊接顺序对侧梁焊接变形量的影响,得到了焊接顺序影响变形的规律,为实际生产过程中控制高速机车转向架构架的焊接质量提供了可靠的依据.为了避免计算仿真模型过于庞大,计算效率低下等问题,在创建该数值仿真模型中,采用了分段移动的串热源模型和并行计算技术等,从而使数值仿真领域中最复杂的焊接过程仿真得以直接应用工程中.     

激光电弧复合焊接顺序对304不锈钢T形接头影响的模拟试验分析

建立304不锈钢T形接头三维有限元模型,研究激光电弧复合焊接顺序对304不锈钢T形接头热变形及残余应力的影响. 采用高斯面热源加高斯锥形体热源组合的热源模型,模拟激光电弧复合热源,并通过304不锈钢激光电弧复合堆焊工艺试验验证数值模拟激光电弧复合焊接过程的可靠性. 结果表明,焊缝截面熔池形貌的数值仿真结果与焊接工艺试验结果吻合较好,该热源模型能有效模拟激光电弧两种热源的复合作用. 确定多种焊接顺序方案,分析不同焊接顺序下T形接头温度场、残余应力和热变形情况,激光电弧复合焊接顺序对T形接头残余应力及热变形均有影响,通过对比不同顺序下残余应力值及热变形量发现,顺序焊接能有效减小焊接残余应力,同时反向焊接产生的热变形量最小. 综合分析,不锈钢T形接头顺序反向焊接的效果最佳.     

焊接顺序对大型薄板装甲钢结构焊接变形的影响

基于有限元软件SYSWELD建立了大型薄板装甲钢结构的焊接有限元模型,采用Local-Global方法研究了焊接顺序对薄板结构焊接变形的影响. 通过对比焊缝截面宏观形貌,利用SYSWELD热源拟合工具,建立了适合现场焊接工艺的双椭球热源模型. 采用热弹塑性有限元法分析了T形和对接接头的焊接过程,获得了局部塑性应变和焊缝刚度,进而模拟了不同焊接顺序下薄板结构变形情况. 结果表明,现场焊接顺序下结构中部薄板焊接变形严重,最大变形量为9.6 mm,模拟结果与试验结果吻合较好;采用优化的焊接顺序,可有效控制薄板焊接变形,最大变形量可减小75%.     

液力变矩器固定块焊接残余应力的数值模拟

以液力变矩器固定块MAG焊为研究对象,建立了热-力耦合的三维模型,采用Sysweld模拟软件对不同焊接顺序、焊接方向下的焊接残余应力和零件变形进行数值模拟,分析了焊接顺序、焊接方向对焊接残余应力和零件变形的影响。通过与实际焊接变形量及热影响区域的对比,验证了模型的准确性。分析结果表明,焊缝的焊接方向对残余应力影响较大,较好的焊缝焊接方向是由外向内进行焊接。     

机车车辆大型长直弦梁焊接变形预测

基于MSC.Marc通用有限元软件平台开发高效的增强移动热源模型，并采用热-弹-塑性有限元法和增强移动热源模型，对长度为13 832 mm的机车车辆大型长直结构焊接变形进行了数值模拟.同时测量了长直结构的焊接变形，并与数值模拟结果进行比较，验证了所开发的有限元计算模型对长直结构焊接变形的准确性与可行性，随后，采用所开发的计算方法分析了不同焊接顺序对机车车辆大型长直结构焊接变形的影响.结果表明，焊接顺序对焊接变形的模态和大小均有显著影响，通过调整焊接顺序能够大幅减小焊接变形，试验结果指导了大型长直结构的实际生产，并且缩短了工艺开发周期.     

铝合金薄壁箱体焊接应力有限元模拟

利用有限元分析软件Ansys对铝合金薄壁箱体TIG焊接温度场、应力场进行数值模拟.在仿真过程中合理的运用了焊接顺序、Newton-Raphson方法.模拟结果显示,熔化区和远离焊缝区温度变化明显不同,并且通过改变焊接顺序有效地降低了熔化区、热影响区残余应力,避免了热影响区裂纹的出现,这为有限元软件对焊接参数的优化提供可靠的理论依据.     

改进遗传算法的焊接机器人焊接路径优化方法研究

针对焊接机器人焊接路径规划存在的焊接路径长、能耗高等问题,提出一种改进遗传算法的焊接机器人焊接路径优化方法。通过Steger方法获取焊接有效条纹区域,采用灰度重心法和Hessian矩阵法分别对焊接作业区域展开粗提取和细提取,获取焊接信息。通过焊接作业特点,以焊接机器人最短焊接路径和最小能耗为目标,构建焊接机器人焊接路径规划模型,使用改进的遗传算法求解模型,获取焊接机器人焊接最佳路径,实现焊接路径优化。试验结果表明,所提方法的焊接路径最小达到了50.5 m,能耗仅为5.1 J,并且耗时最高仅为2.9 s,其有效解决焊接机器人路径优化问题,为焊接机器人路径优化提供有效的指导作用。     

基于遗传算法的防撞钢梁热冲压成形工艺优化

针对汽车的侧向铝合金防撞钢梁,提出了一种热冲压成形的工艺优化策略。建立了热冲压系统的有限元模型,选择最小厚度、开裂距离和坯料到模具的最大距离为质量目标,通过多目标优化遗传算法对热冲压工艺压边力和冲压速度进行了优化。首先以拉丁超立方法对工艺参数进行抽样,对抽样样本进行仿真实验,以响应面法建立热冲压工艺与质量目标之间的非线性函数关系;接着引入多目标遗传算法NSGA-II,以响应面法获取的函数作为适应度函数,通过迭代运算得到热冲压工艺的Pareto最优解;最后以优化的工艺组合进行热冲压试验验证,结果表明建立的工艺优化方法有效。     

基于焊接速度的遗传算法在装配中的应用

在分段装配中,焊缝位置和焊缝类型的不同导致了分段装配工时的差异.为了准确确定分段的装配工时,提高分段装配的效率,利用生产设计中的模型信息,针对分段装配中的不同焊缝位置和焊缝类型,分别定义不同的焊接时间;为了缩短分段建造的时间,通过对船舶的分段划分进行优化,以船舶的焊接时间为目标函数,使用遗传算法和产品模型来进行船舶装配...     

基于粒子群优化的焊接工作台伺服系统PID控制

提出了基于粒子群优化的焊接进给工作台位置PID控制。焊接进给工作台是焊机伺服系统的重要组成部分,其位置控制对提高焊接质量具有重要意义。采用简单高效的PID控制算法,但由于焊接伺服系统具有非线性等特点,使得PID控制器参数调整困难,传统的齐格勒—尼柯尔斯法则参数整定效果不佳。粒子群算法是一种全局优化算法,可以有效地实现PID参数整定,因此,在Simulink软件下建立进给工作台位置控制模型,采用粒子群算法来实现PID参数的调整,并进行了仿真。仿真结果显示,基于粒子群优化的PID控制器具有超调量小、精度高的特点,控制效果明显好于齐格勒—尼柯尔斯法则。     

Distortion-oriented welding path optimization based on elastic net method and genetic algorithm

The optimization of welding path is one of the most combinatorial problems in robotic welding. This paper is focused on the optimization for both productivity and quality in robotic welding. The productivity related scheduling problem is similar to the well-known traveling salesman problem (TSP). An optimization strategy for TSP based on the “elastic net method” (ENM) and artificial neural network is suggested in this paper. So for the most welding points which have less influence on the final distortion, they can be arranged in a better way that the welding robot can reach all the points and the total distance is the minimum. For the rest of the welding points, distortion and residual stress are the two main factors concerned. A thermo-mechanical model is developed to predict residual stress and distortion, and a welding sequence with minimum distortion has been found using a genetic algorithm (GA). These two solutions are integrated into the whole optimal welding path according to “nearest neighborhood criterion”. Finally, the optimization strategy is successfully carried out on a real product.     

基于LSSVM和AFSA的摩擦焊接工艺参数优化

为了准确和快速确定最佳摩擦焊接工艺参数,提出了一种最小二乘支持向量机与鱼群算法相结合的摩擦焊接工艺参数优化方法。以摩擦时间、摩擦压力和顶锻压力3个主要摩擦焊接工艺参数为优化对象,焊接接头抗拉强度为优化目标,通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系。首先进行焊接试验,以试验数据为样本对模型进行训练,然后用鱼群算法对模型进行优化,获得最佳摩擦焊接工艺参数。结果表明,该方法具有建模容易、求解快捷等优点,优化得到的工艺参数与正交回归优化的工艺参数相比,使焊接接头的抗拉强度提高了2.1%。     

铝合金脉冲MIG焊过程PID控制器设计与仿真

针对铝合金脉冲MIG焊过程,根据建立的占空比与焊接正面熔宽之间动态关系的数学模型,设计了非线性PID控制器和遗传算法优化的PID控制器,并分别对其在焊接过程中占空比对熔池正面熔宽阶跃动态响应的控制效果进行了MATLAB仿真研究.结果表明,非线性PID控制方法具有比遗传算法优化的PID控制方法更好的控制效果.     

薄板TIG堆焊屈曲变形的预测

针对TIG堆焊所引起的薄板复杂屈曲变形问题,采用基于热弹塑性理论的有限元法建立薄板焊接变形预测模型,提出了数字图像相关法对预测屈曲模型进行试验验证并设计了薄板焊接变形检测试验装置. 结果表明,基于数字图像相关技术的非接触变形检测方法能够全场动态获取堆焊屈曲变形数据,全面验证了焊接变形有限元预测模型,基于高斯热源模型、非线性瞬态热传导边界条件、材料高温性能参数等的热?力耦合热弹塑性预测模型具有较高的精度.薄板焊接变形冷却后呈马鞍形,结合动态温度场与应力场,对揭示焊接马鞍形屈曲变形机理具有重要的意义.     

基于蚁群神经网络的电阻点焊工艺参数优化

提出了一种神经网络与蚁群算法相结合的08Al钢板电阻点焊工艺参数优化方法.以试验数据为样本,通过神经网络建立焊接工艺参数与焊接性能关系之间的复杂模型,利用蚁群算法对焊接工艺参数进行优化,充分发挥神经网络的非线性映射能力和蚁群算法全局寻优能力.仿真试验显示了方法的有效性和优越性.     

MTFM的建立及其在铝合金筒体结构焊接变形预测中的应用

应用以温度为控制变量且体现焊接温度场瞬时移动特性的高效计算方法——移动温度函数法(moving temperaturefunction method,MTFM),综合采用材料性能依赖于温度及温度历史的材料新模型,建立了4种几何尺寸铝合金简体结构的焊接过程三维有限元模型,预测了焊后母线下凹变形.同时,应用传统顺序耦合计算方法建立了有限元模型以对比计算效率与精度,并进行了实验验证.与传统顺序耦合计算方法相比,MTFM耗时均缩短60%以上,大幅提高了计算效率;所预测的铝合金简体结构焊后下凹变形量与传统顺序耦合计算方法模拟结果以及实际测量结果均吻合较好,计算误差小于10%.本文所应用的高效焊接数值模拟计算方法适用于不同几何尺寸铝合金简体结构,一定程度上说明了MTFM对不同结构和尺寸的焊接结构焊后变形预测的适用性.     

基于BP神经网络遗传算法的薄板CMT点焊变形

焊接是汽车车身制造的一个关键环节,焊接质量的好坏严重影响汽车车身质量,所以焊接参数的选择至关重要. 针对薄板焊接质量控制问题,论文利用BP神经网络解决非线性问题的优势,建立焊接变形量与工艺参数之间映射关系模型;结合遗传算法构建基于遗传神经网络焊接的工艺参数优化系统;同时设计正交试验,将该方法与正交试验法相对比. 结果表明,该方法可以有效地实现CMT(cold metal transfer)点焊焊接变形预测与工艺参数优化. 通过预测模型给出合理参数,指导钢薄板和铝合金薄板的CMT点焊变形试验,提高焊接的效率.     

铝合金薄板MIG焊焊接变形仿真预测的工程应用

铝合金薄板因其材料和结构的特殊性,其焊接变形很难控制,由此造成的焊接质量问题一直是轨道交通行业的焦点问题,文中以MIG焊制造铝合金车体薄板为研究对象,应用数值模拟技术开展焊接变形的仿真预测,基于成熟的移动热源法,以分段温度函数法的高效计算方法,模拟了2.2 mm厚度车体端墙顶板的焊接过程,得到了焊接仿真熔池和焊后变形数值,与实测变形值误差在20%以内.结果表明,仿真熔池形貌与焊接熔池形貌基本吻合,反变形及仿真结构与现场焊接趋势吻合,控制压臂力度、压头位置、焊接顺序、反变形量等参数优化了端墙顶板的焊接工艺.