[发明专利]一种电子束焊接接头熔凝区形状因子的建模与求解方法

说明书

技术领域

本发明属于一种基于高能束流焊接接头力学性能的熔凝区形状因子模型的求解方法，适用于各种金属材料的电子束焊接技术。

背景技术

目前，关于高能束流焊接焊缝形貌及形状特征的研究现状包括：(1)简单数学统计方法再现焊缝形貌轮廓。如国内陈继民等开发的焊缝截面形状图象的软件，可拟合焊缝的轮廓曲线，并给出拟合曲线的方程(陈继民，肖荣诗，左铁钏.焊缝截面形状曲线拟合的处理技术[J].工程设计CAD与智能建筑，1999，5：35～37)。(2)数值计算预测焊缝形貌。唐铁驯，姜兴渭等通过对焊接过程的温度场进行建模，数值计算得到固液相等温线获得熔池形状(唐铁驯，姜兴渭.电渣重熔过程中金属熔池形状的数学模拟[J].东北大学学报(自然科学版)，1985，03)。张海泉等针对电子束焊典型的钉形焊缝形貌特征，在综合考虑熔池和匙孔中能量吸收与再分布效应的基础上，建立了高斯面热源和圆柱体热源组合的热源模型；模拟了镍基高温合金GH4133电子束焊的完全穿透和部分穿透焊接温度场分布，预测结果与实际焊缝轮廓吻合良好(张海泉，张彦华，赵海燕.镍基高温合金电子束焊缝形貌预测模型及其验证[J].航空材料学报，2004，5：21～25)。(3)神经网络法预测焊缝的宽度、熔深以及余高等形貌尺寸特征。熊建钢、张伟等建立了基于BP网络的钛合金(Ti-6Al-4V)激光焊接工艺参数优化模型；该模型以激光功率、焊接速度和离焦量为输入，以熔深和焊缝宽度为输出，实现了由工艺参数预测焊缝形状(熊建钢，张伟，胡乾午.基于人工神经网络模型的钛合金YAG激光焊接工艺参数优化[J].应用激光，2001，4(21)：243-246)。耿昌松等采用建立BP网络模型的方法，有效地实现了A3钢YAG激光深溶焊的熔深预测，相对误差绝对值的平均值在8％以内；模型以激光输出功率、焊接速度、保护气流量和焦点位置为输入，以熔深为输出(耿昌松，林泳，王旭友.YAG激光焊接参数的人工神经网络模型[J].焊接学报，2001，6，37-40)。于有生等人通过脉冲激光焊接10Mn镀镍板的实例建立了焊缝形状预测模型；模型以激光发射频率、脉冲宽度、激光功率和焊接速度为输入，以熔深和熔宽为输出(于有生，李文杰.神经网络方法在建立脉冲激光焊焊缝形状模型中的应用[J].焊接技术，2004，5：11～13)。林盾等运用BP网络预测1Gr18Ni97Si不锈钢YAG激光焊焊缝形状；网络输入为焊接速度、激光功率、离焦量，输出为焊缝熔深、熔宽(林盾，陈俐.BP神经网络在模拟非线性系统输出中的应用[J].武汉理工大学学报，2003，5：731-734)。Jeng-Ywan Jeng等建立了激光对接焊焊接质量预测模型，以材料厚度、对接间隙、激光功率、焊接速度为输入，以焊缝宽度、咬边、焊接变形量为输出。(Jeng-Ywan Jeng，Tzuoh-Fei MauAnd Shyeu-Ming leu.Prediction of laser butt joint welding parametersusing back propagation and learning vector quantization networks[J].Journal of Materials Processing Technology，2000，(99)：207-218)。W.S.Chang等结合有限单元法与神经网络技术预测激光搭接焊焊点形状证明是成功的(CHANG W S，NA S J.Prediction of Laser-Spot-WeldShape by Numerical Analys is and Neural Network[J].Metallurgical andMaterials Transactions，2001，32B(3)：723-731)。J.M.Vitek等研究了5754铝合金板YAG脉冲激光焊，以实验批次、平均能量、焊接速度、脉冲能量、脉冲时间为BP网络输入，以熔深、熔宽、半宽、熔化面积为输出；熔深、熔宽以及熔化面积的百分误差大多数在20％或以内。(Vitek JM，Fuerschbach P W，Smartt H B，et al.Neural Network Modeling ofPulsed-Laser Weld Pool Shapes in Aluminum Alloy Welds[R].Proceedingsof the laser materials processing conference，1998)