616装甲钢厚板结构件多层多道焊数值模拟及试验验证

考虑施加约束条件对焊后变形及残余应力的影响,建立616装甲钢厚板结构件多层多道焊有限元模型. 利用Sysweld软件对616装甲钢厚板结构件多层多道焊焊缝截面尺寸、焊后残余应力进行了模拟计算,计算结果与试验结果吻合较好,证明了模型的准确性. 对616装甲钢厚板结构件多层多道焊特征点热循环变化趋势、焊后变形情况进行了数值模拟,模拟结果与试验结果吻合较好. 结果表明,距离熔合线越远,峰值温度越低,达到峰值的时刻越滞后,受热程度越低. 焊缝两侧、起弧端、收弧端是发生残余形变的主要区域,是高应力值的集中区.     

基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法

针对目前存在的焊缝跟踪算法复杂程度高和对图像要求较高的问题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法.利用坡口形式为“V”形的样本数据对网络进行训练和仿真,并且研究了该方法的抗干扰能力.结果表明:引入修正项可大幅度地提高网络的泛化能力,其识别精度和抗干扰能力明显高于传统神经网络.     

超高强钢板多层多道焊温度场有限元分析

针对616超高强钢板焊接出现裂纹等问题,为优化焊接工艺参数,准确提供焊接条件下的温度场,采用Sysweld软件建立了15 mm厚板脉冲MIG多层多道焊有限元分析模型,对多道焊焊缝及热影响区形状尺寸进行计算,并分析比较模拟结果。结果表明,有效热输入功率为3 600 W时,校核热源熔融最佳;距热源最近的特征点温度变化最迅速,最先升到峰值点,高温驻留时间最长;道间温度伴随焊接道次增多而逐步上升,控制道间温度可预防热影响区晶粒粗大,有助于改善接头组织。