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基于声发射信号的铝合金点焊裂纹神经网络监测 总被引:2,自引:0,他引:2
铝合金热加工过程的冶金行为比较复杂,在电阻点焊快速加热和冷却条件下,极易产生裂纹缺陷。基于虚拟仪器技术,以Lab VIEW为软件平台,结合Matlab数值分析软件,构建了电阻点焊过程声发射信号采集分析及铝合金点焊裂纹监测系统。以2A12铝合金电阻点焊熔核冷却结晶过程,即点焊焊接循环维持阶段的声发射信号为研究对象,提取与声发射信号强度相关的振铃计数、能量、有效电压及5层小波分解125~250 k Hz频带能量系数4个特征参数作为输入矢量,裂纹作为输出矢量,建立3层BP神经网络铝合金点焊裂纹的监测模型,并利用测试样本对该模型进行验证。结果表明,裂纹监测的正确率达到89.1%,为监测铝合金电阻点焊裂纹提供了一种有效的方法。 相似文献
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我国目前使用的服装CAD系统,主要用于推档、排料等方面,需要输入1:1的衣片纸样。但服装基本模型是具有普遍性的,只需根据尺寸,按一定的算法,即可得到标准纸样,如果和现行的服装CAD系统结合,由衣身尺寸可直接得到排料图。本文以标准女装衣身基本纸样为例,讨论基本纸样的计算机辅助设计。 相似文献
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An error back propagation (BP) neural network prediction model was established for the shunt current compensation in series resistance spot welding. The input variables for the neural network consist of the resistivity of the material, the thickness of workpiece and the spot spacing, and the shunt rate is outputted. A simplified calculation for the shunt rate was presented based on the feature of the constant-current resistance spot welding and the variation of the resistance in resistance spot welding process, and then the data generated by simplified calculation were used to train and adjust the neural network model. The neural network model proposed was used to predict the shunt rate in the spot welding of 20# mlid steel (in Chinese classification) (in 2. 0 mm thickness) and 10# mild steel (in 1.5 mm and 1.0 mm thickness). The maximum relative prediction errors are, respectively, 2. 83%, 1.77% and 3.67%. Shunt current compensation experiments were peoCormed based on the neural network prediction model proposed to check the diameter difference of nuggets. Experimental results show that maximum nugget diameter deviation is less than 4% for both 10# and 20# mlid steels with spot spacing of 30 mm and 50 mm. 相似文献