基于低频磁控TIG焊的镁合金焊接工艺参数优化

针对镁合金低频磁控钨极氩弧焊(Tungsten Inert Gas,TIG)焊接过程的非线性、复杂性以及工艺参数对焊接性能影响的时变性,提出了一种应用BP神经网络遗传算法寻优算法(BPNN-GA)构造低频磁控TIG焊过程工艺参数优化模型,并对镁合金低频磁控TIG焊过程的实验数据进行训练拟合,实现了对镁合金低频磁控TIG焊过程工艺参数优选模型的良好预测,并得到了优化工艺参数及其对应的优化力学性能指标(抗拉强度、伸长率和断面收缩率)。结果表明,BPNN-GA复合算法是一种有效的预测和优化镁合金低频磁控TIG焊过程工艺参数优选模型的方法,对镁合金高质量焊接具有实际指导意义。