[发明专利]电阻点焊熔核形核动态质量无损检测方法

权利要求书

1.一种电阻点焊熔核形核动态质量无损检测方法，该方法借助焊接过程中的结构负载声发射实时信号动态检测电阻点焊熔核质量，其特征在于所述检测方法的步骤如下：

（1）实时采集电阻点焊过程的结构负载声发射信号，并绘制出结构负载声发射信号动态波形图；

（2）由结构负载声发射信号动态曲线提取出电极加载、熔核形核和裂纹生成三个阶段的声发射信号；

（3）分别统计三个阶段声发射信号的振铃数和总能量；

（4）以电极加载结构负载声发射振铃数R_F、总能量E_F和熔核形核结构负载声发射振铃数R_N、总能量E_N作为检测熔核尺寸的特征参数，输入熔核尺寸人工神经网络模型，计算得到熔核直径D和熔核高度H；以裂纹生成结构负载声发射振铃数R_C、总能量E_C作为检测熔核裂纹的特征参数，输入到训练好的裂纹人工神经网络模型中，计算得到裂纹长度C；

所述熔核尺寸人工神经网络模型和裂纹人工神经网络模型是这样获得的：

（4.1）实时采集电阻点焊过程的结构负载声发射信号，并绘制出结构负载声发射信号动态波形图；

（4.2）由结构负载声发射信号动态曲线提取出电极加载、熔核形核和裂纹生成三个阶段的声发射信号；

（4.3）分别统计三个阶段声发射信号的振铃数和总能量； 

（4.4）剖开电阻点焊试样熔核，由熔核横截面测得焊点的实际熔核直径、熔核高度和裂纹长度； 

（4.5）在电极加载、熔核形核两个阶段声发射信号各自的振铃数、总能量和对应试样的熔核直径、熔核高度之间建立样本对，在裂纹生成声发射信号的振铃数、总能量和对应试样熔核的裂纹长度之间建立样本对，从而形成两个训练集；

（4.6）分别建立熔核尺寸人工神经网络和裂纹人工神经网络：其中，所述熔核尺寸人工神经网络的输入层包括电极加载声发射信号的振铃数、总能量以及熔核形核声发射信号的振铃数、总能量4个输入量，输出层为熔核直径、熔核高度2个输出量，中间为2个隐层，隐层节点数为3；所述裂纹长度人工神经网络的输入层包括裂纹生成声发射信号的振铃数、总能量2个输入量，输出层为裂纹长度1个输出量，中间为2个隐层，隐层节点数为3；隐层的传递函数为Sigmoid函数，输出层的传递函数为线性函数，利用Back Propagation神经网络算法对所取得的样本进行训练。

2.根据权利要求1所述的电阻点焊熔核形核动态质量无损检测方法，其特征在于：如焊接过程中没有提取到裂纹生成声发射信号，即可判断熔核形核过程无裂纹产生。