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针对熔化极气体保护焊(GMAW)焊接发尘率的测量准确性问题,对焊接发尘率测量过程中涉及的信号检测和控制装置进行了研究,研发了一种焊接发尘率测量装置的测控系统,实现了对GMAW焊接过程中焊接电流、焊接电压和焊接速度等焊接工艺参数的准确测量或控制。通过对该测量系统的检测和控制过程的分析,设计了运动控制系统、抽滤系统和数据采集系统,建立了系统的控制时序;在LabVIEW平台上实现了对测量过程的实时监控,并完成了对检测数据的自动化采集、分析和存储。研究结果表明:该系统能够实现焊接工艺参数测量和控制的功能,测量精度和测量准确性均能满足设计要求。 相似文献
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酒石酸-硫酸阳极氧化(Tartaric sulfuric anodizing,TSA)作为铝合金六价铬阳极氧化的有效替代工艺之一,近些年在研究和应用方面均取得了较大的进展。为了改善TSA阳极氧化膜的耐蚀性,通过均匀设计方案及试验,对TSA阳极氧化处理工艺参数进行了详细的研究,得到了阳极氧化参数与膜层耐蚀性之间的联系,并通过试验验证了优化的处理工艺。结果表明:最佳工艺参数是电解液组成为55 g/L硫酸+88 g/L酒石酸的混合液,阳极氧化的电压、时间、温度分别为14.0 V、23 min、37.0℃和17.5 V、20 min、35.5℃。 相似文献
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为减少焊接烟尘对人体的危害,必须考虑降低焊接时的发尘率,并减少烟尘中有毒成分的含量和危害性,而焊接材料正是影响焊接发尘率和烟尘成分的关键因素。针对GMAW焊接材料对焊接烟尘形成的影响,分别综述了焊丝和保护气体成分对焊接发尘率的影响、焊接烟尘微观形貌特征和成分以及焊接烟尘的形成过程,并进一步阐述了基于数值模拟的焊接烟尘形成机理的分析方法。 相似文献
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焊接工艺对焊接发尘率有直接的影响,建立基于相关焊接工艺参数的焊接发尘率预测模型,预测特定焊接工艺的发尘率对控制和降低焊接烟尘的排放具有重要意义。鉴于焊接发尘率影响因素复杂,存在高度非线性特征,提出了基于神经网络的熔化极气体保护焊(GMAW)焊接发尘率的预测模型。通过药芯焊丝E501T-1发尘率实测数据,分别建立了BP和Elman神经网络模型,并采用遗传算法(GA)对2种神经网络进行了优化。基于15组实测数据的验证,结果表明,采用遗传算法优化后,BP和Elman神经网络模型的预测合格率分别提升了6.7%和13.4%,遗传算法优化的BP神经网络模型(GA-BP)的均方误差为586.21,平均绝对百分比误差为3.01%,均为4个模型中最小,其预测结果更为准确可靠。基于GA-BP模型所预测数据,对不同焊接电流和电弧电压的发尘率进行预测,在一定的焊接速度和保护气流量条件下,焊接电流约为170 A,电弧电压约为26 V时,焊接发尘率最小。
创新点: (1)将神经网络模型引入到焊接发尘率数值预测中,并通过遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,提高了预测准确性和可靠性。
(2)根据优化后的模型的预测结果,分析了焊接电流和电弧电压对发尘率的影响规律,为进一步控制焊接发尘率提供了有益的指导。 相似文献
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卜智翔鲍升凯王立世王若玺 《焊接》2016,(7):17-21
焊接发尘率作为表征焊接烟尘特性的主要指标,是对焊接烟尘展开定量研究和进行数值模拟必不可少的依据,也是优化工艺参数实现对焊接烟尘控制,进而研制低尘焊接材料的研究基础。从焊接烟尘采集测量方法、焊接发尘率的影响因素和焊接发尘率的模型预测三个方面综述了国内外对GMAW焊接发尘率研究的重点及进展。 相似文献