[发明专利]一种焊接焊缝的形貌预测、虚拟仿真方法及系统在审

专利信息
申请号: 202211478685.1 申请日: 2022-11-24
公开(公告)号: CN115730520A 公开(公告)日: 2023-03-03
发明(设计)人: 肖罡;万可谦;李时春;欧敏;赵斯杰;杨钦文;周妃四;杨鹏;杨智 申请(专利权)人: 江西科骏实业有限公司
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/0499;G06N3/048;G06F111/18
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 谭武艺
地址: 330100 江西省南*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 一种 焊接 焊缝 形貌 预测 虚拟 仿真 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种焊接焊缝的形貌预测方法,其特征在于,包括:

S101,采集气体保护焊的工艺参数,包括焊接电压、焊枪线速度、气体流量和焊枪行走角;

S102,将工艺参数进行标准化;

S103,将标准化后的工艺参数输入焊缝形貌预测神经网络模型得到焊缝的熔宽和熔深。

2.根据权利要求1所述的焊接焊缝的形貌预测方法,其特征在于,步骤S103中的焊缝形貌预测神经网络模型包括分别用于预测熔宽和熔深的两个多层感知机神经网络模型,所述多层感知机神经网络模型包括输入层、隐层和输出层,输入层用于输入各个标准化后的工艺参数,隐层的函数表达式为:

上式中,hj为隐层的输出,ωij为输入层神经元i到隐层神经元j的连接权重,bj为隐层神经元j的偏置,xi为输入层神经元i输入的工艺参数,n为输入层神经元的数量;隐层神经元采用sigmoid函数作为激励函数进行训练与测试,输出层的函数表达式为:

上式中,y为输出层的输出,m为隐层神经元的数量,hj为隐层的输出,ωj为隐层神经元j到输出层的连接权重,b1为输出层的偏置。

3.根据权利要求2所述的焊接焊缝的形貌预测方法,其特征在于,步骤S103之前还包括训练多层感知机神经网络模型的步骤:

S201,针对每一种工艺参数设计包含多种水平等级取值的正交实验并形成焊缝样本,分别采集焊缝样本的气体保护焊的工艺参数及其对应焊缝的熔宽和熔深;

S202,将工艺参数进行标准化,并附加对应焊缝的熔宽和熔深标签作为训练样本;

S203,分别采用训练样本训练两个多层感知机神经网络模型,直至多层感知机神经网络模型对焊缝的熔宽或熔深的预测准确度大于设定值或者训练次数等于设定最大次数。

4.一种焊接焊缝的形貌建模及虚拟仿真系统,包括相互连接的微处理器和存储器,其特征在于,所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1~3中任意一项所述焊接焊缝的形貌预测方法。

5.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行权利要求1~3中任意一项所述焊接焊缝的形貌预测方法。

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