（材料加工工程专业论文）冷丝填充埋弧焊填充速度控制算法的研究.pdf

硕士学位论文 摘要 采用埋弧焊焊接高强钢、控轧钢等热敏感性强的材料时，由于高热输入导 致熔池存在过多的热量，致使母材受到过热损害，+ 其热影响区晶粒组织变得粗 大，易产生脆化等现象。合理控制熔池的能量分配可以减小过热对母材的损害。 冷丝填充埋弧焊就是通过插入冷丝( 不通电的填充丝) 来调节熔池热量分配过 程，减少热量对母材过热损害的一种工艺方法。冷丝填充埋弧焊接过程中，合 理的冷丝填充量是决定这种工艺方法成败的主要因素。采用自行搭建的冷丝填 充埋弧焊成套装置，开展了这种工艺实现方法的研究。主要研究内容包括： ( 1 ) 搭建了实现冷丝填充埋弧焊工艺的成套装置。该装置主要包括冷丝送 丝机构和实现冷丝填充埋弧焊工艺过程的单片机控制系统。采用p r o e 实体建 模方法设计的送丝机构可以实现冷丝插入的位置、角度等功能的调节，通过调 节送丝电机电枢电压的方法实现了冷丝填充量的控制。搭建的以8 0 c 19 6 k b 单 片机为核心的双机数字控制系统，通过设定熔池长度阈值作为判据，实现了冷 丝填充埋弧自动焊接过程控制。 ( 2 ) 研究了冷丝填充埋弧焊接过程熔池热量分配机理。在热传学的基础上， 采用双椭球体移动热源模式，建立了冷丝填充埋弧焊熔池热场的三维动态有限 元计算模型。搭建了以热电偶、x m c 5 0 0 0 数据采集器、计算机为核心的温度 采集系统，采用m c g s 组态软件构建的人机界面，实现了焊接过程的温度的实 时采集、显示和存储等功能。通过有限元模型仿真输出与实际测定结果对比表 明，热循环曲线、以及验证区域点的温度值基本吻合，建立的有限元模型可以 用于冷丝填充埋弧焊熔池的热场动态分析。通过对比添加冷丝和不加冷丝时的 数值模拟结果，探明了冷丝填充埋弧焊接过程热量分配机理。 ( 3 ) 探索了一种冷丝填充速度的自适应控制算法。首先，通过实验研究了 冷丝填充量对冷丝填充埋弧焊焊缝成形参数、微观组织和力学性能的影响规 律，以冷丝填充埋弧焊熔池热量动态分配平衡方程为基础，推导出了冷丝填充 速度的控制方程。其次，以焊缝成形、微观组织和力学性能为评价指标，通过 大量工艺试验构造了冷丝填充埋弧焊电弧电压u 、焊接电流，和焊接速度，与 冷丝填充速度1 ，的映射关系。最后，采用基于遗传算法的b p 神经网络( g a b p ) 的模式识别方法，实现了以队，、1 ，为输入向量，v ，为目标向量的映射模型。 模型仿真结果与实际测定值的线性相关系数达到0 9 9 18 8 ，这表明建立的g a b p 控制算法可以用于计算冷丝填充速度的大小。 关键词：冷丝填充埋弧焊；过热损害；热场分析；数值模拟；基于遗传算法的 b p 神经网络( g a b p ) a b s t r a c t w h e nt h eh i g h - s t r e n g t hs t e e l ，c o n t r o l l e dr o l l i n gs t e e la n do t h e rs t r o n gt h e r m a l s e n s i t i v i t ym a t e r i a la r ew e l d e db ys u b m e r g e da r cw e l d i n g ，b e c a u s eo fe x c e s s i v e h e a ti nt h em o l t e np o o l ，t h eb a s em e t a li sd a m a g e db yo v e r h e a t i n g t h e nt h eg r a i n s t r u c t u r eo fh e a ta f f e c t e dz o n eb e c o m e sc o a r s e ，e a s yt op r o d u c et h ep h e n o m e n o n o fe m b r i t t l e m e n t t h e r e f o r e ，t h er e a s o n a b l ec o n t r o lf o r e n e r g yd i s t r i b u t i o no f m o l t e np o o lc a nr e d u c et h eo v e r h e a t i n gd a m a g et ot h eb a s em e t a l t h es u b m e r g e d a r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r ei sat e c h n o l o g i c a lm e t h o dt h a tc a n r e g u l a t e t h ep r o c e s sf o rt h eh e a td i s t r i b u t i o no fm o l t e np o o la n dr e d u c eo v e r h e a t i n gd a m a g e t ot h eb a s em e t a lb ya d d i n gn o n h e a t e dw i r e ( f i l l i n gw i r ew i t h o u tp o w e r ) f o rt h e p r o c e s so fs u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r e ，t h er e a s o n a b l e f i l l e rq u a n t i t yo fn o n h e a t e dw i r ei sa m a j o rf a c t o rd e t e r m i n i n gt h es u c c e s so r f a i l u r ef o rt h i s t e c h n o l o g i c a lm e t h o d t h es t u d yo ft h e t e c h n o l o g i c a l i m p l e m e n t a t i o nm e t h o dw a sc a r r i e do u tb yas e to fd e v i c e sf o rt h es u b m e r g e da r c w e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r e t h em a i nr e s e a r c hc o n t e n t si n c l u d et h e f o l l o w i n gp o i n t s ( 1 ) as e to fd e v i c e st h a tc a nr e a l i z et h et e c h n o l o g yo ft h es u b m e r g e da r c w e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r ew a se s t a b l i s h e d t h ed e v i c e si n c l u d et h ew i r e f e e d e ro fn o n - h e a t e dw i r ea n dm i c r o c o n t r o l l e rc o n t r o l s y s t e mt h a tc a nr e a l i z e t e c h n o l o g yp r o c e s so ft h es u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r e t h e w i r ef e e d e rd e s i g n e db yp r o - es o l i dm o d e l i n gm e t h o dc a n r e g u l a t et h en o n h e a t e d w i r ei n s e r t i o np o s i t i o n ，a n g l e ，e t c t h ef i l l e r q u a n t i t yo fn o n h e a t e dw i r ew a s c o n t r o l l e db yt h em e t h o do fr e g u l a t i n gt h ea r m a t u r ev o l t a g eo fw i r ef e e dm o t o r t h ed u a ld i g i t a lc o n t r o ls y s t e mt h a tt a k e s8 0 c 19 6 k bm i c r o c o n t r o l l e ra st h ec o r ei s a p p l i c a b l ef o rt h ep r o c e s sc o n t r o lo ft h es u b m e r g e da r ca u t o m a t i cw e l d i n gf i l l e d w i t hn o n - h e a t e dw i r eb ys e t t i n gt h et h r e s h o l do ft h em o l t e np o o l l e n g t ha sa ju d g e m e n t ( 2 ) t h eh e a td i s t r i b u t i o nm e c h a n i s mo fm o l t e np o o li nt h e p r o c e s so f s u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n - h e a t e dw i r ew a ss t u d i e d t h ed o u b l e e l l i p s o i dm o v i n gh e a ts o u r c em o d e lw a sa d o p t e da sah e a ts o u r c em o d e l o nt h e b a s i so fh e a tt r a n s f e r ，a3 d i m e n s i o n a lt r a n s i e n tn u m e r i c a ls i m u l a t i o na n a l y s i so f f i n i t ee l e m e n tm o d e lf o rm o l t e np o o lt h e r m a lf i e l do f s u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e d w i t hn o n - h e a t e dw i r ew a se s t a b l i s h e d t h et e m p e r a t u r ea c q u i s i t i o n s y s t e mt h a t t a k e st h e r m o c o u p l e ，x m c 5 0 0 0d a t ac o l l e c t i o na n d c o m p u t e ra st h ec o r ew a s e s t a b l i s h e d t h ef u n c t i o no fr e a lt i m ed a t ac o l l e c t i o n ，d i s p l a ya n ds t o r a g ef o rt h e 硕士学位论文 t e m p e r a t u r ei nw e l d i n gp r o c e s sw a sa c h i e v e db yt h em a n m a c h i n ei n t e r f a c ew h i c h w a sb u i l tb ym c g ss o f t w a r e t h ec o m p a r e dr e s u l t sb e t w e e nt h ef i n i t ee l e m e n t m o d e ls i m u l a t i o no u t p u ta n dt h em e a s u r e dr e s u l t ss h o wt h a tt h es i m u l a t i o nr e s u l t s o ft h e r m a lc y c l ec u r v ea n dt e m p e r a t u r ev a l u eo ft h ev e r i f i c a t i o nr e g i o n a lp o i n ta r e b a s i c a l l yc l o s e rt oe x p e r i m e n t a lr e s u l t s a l s os h o wt h a tt h et e m p e r a t u r ef i e l d m o d e lo fm o l t e np o o lc a na p p l yt od y n a m i ca n a l y s i so ft h et h e r m a lf i e l di nt h e p r o c e s so fs u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n h e a t e dw i r ew e l d i n g c o n t r a s tt o t h en u m e r i c a ls i m u l a t i o nr e s u l t sw h e nn o n - h e a t e dw i r ew a sa d d e da n dn o t ，t h eh e a t d i s t r i b u t i o nm e c h a n i s mo fm o l t e np o o li nt h ep r o c e s so fs u b m e r g e da r cw e l d i n g f i l i e dw i t hn o n h e a t e dw i r ew a sv e r i f i e d ( 3 ) aa d a p t i v ec o n t r o lm e t h o do ft h ef i l l e r r a t eo fn o n - h e a t e dw i r ew a s e x p l o r e d f i r s t l y , t h ei m p a c tl a wo ft h ef i l l e rq u a n t i t yo fn o n h e a t e dw i r eo nf o r m f a c t o r s ，m i c r o s t r u c t u r e sa n dm e c h a n i c a lp r o p e r t i e so fw e l dm e t a lt h r o u g ht h e e x p e r i m e n tw e r es t u d i e d b a s e do nt h eb a l a n c ee q u a t i o no fm o l t e np o o l h e a t d y n a m i cd i s t r i b u t i o nf o rs u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n - h e a t e dw i r e ，t h e c o n t r o le q u a t i o nf o rt h ef i l l e rr a t eo fn o n h e a t e dw i r ew a sf o r m u l a t e d s e c o n d l y , t h ew e l dm e t a ls h a p i n g ，m i c r o s t r u c t u r ea n dm e c h a n i c a lp r o p e r t i e sw a st a k e na sa e v a l u a t i o ni n d e x ，am a p p i n gr e l a t i o n s h i pb e t w e e na r cv o l t a g e 配w e l d i n gc u r r e n tl w e l d i n gs p e e dva n dt h ef i l l e rr a t eo fn o n - h e a t e dw i r e1 ，w a sc o n s t r u c t e db yal a r g e n u m b e ro fp r o c e s st e s t f i n a l l y , am a p p i n gm o d e lt h a tt a k e s 阢lva st h ei n p u t v e c t o ra n dv ，a st h et a r g e tv e c t o rb yt h ep a t t e r nr e c o g n i t i o nm e t h o db a s e do n g e n e t i ca l g o r i t h mo fb pn e u r a ln e t w o r k ( g a b p ) w a sa c h i e v e d t h el i n e a r c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tb e t w e e nt h es i m u l a t i o nr e s u l t sa n dt h em e a s u r e dv a l u e c o m eu pt o o 9 9 18 8 ，w h i c hi n d i c a t e st h a tt h ee s t a b l i s h e dg a b pc o n t r o la l g o r i t h m c a nc a 】c u l a t et h ef i l l e rr a t ev a l u eo ft h en o n b e a t e dw i r e k e yw o r d s ：s u b m e r g e da r cw e l d i n gf i l l e dw i t hn o n - h e a t e dw i r e ；o v e r h e a t i n g d a m a g e ；t h e r m a lf i e l da n a l y s i s ；n u m e r i c a ls i m u l a t i o n ；b pn e u r a ln e t w o r kb a s e do n g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a b p ) m 硕士学位论文 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 埋弧焊是利用电弧作为热源的焊接方法。埋弧焊接时电弧是在颗粒状的可 熔化焊剂层下燃烧，电弧光不外露。由于埋弧焊熔深大、生产率高、机械操作 的程度较高，因而适合于焊接中厚板结构的长焊缝。在造船、锅炉与压力容器、 桥梁、超重机械、核电站结构、海洋结构、武器等制造部门有着广泛的应用。 埋弧焊已有7 0 多年历史，是现代焊接生产中生产效率高、应用广泛的熔焊方 法之一。 目前，采用埋弧焊焊接高强钢、控轧钢等热敏感性强的材料时，由于高热 输入导致熔池存在过多的热量，致使母材受到过热损害，其热影响区晶粒组织 变得粗大，易产生脆化等不利于接头性能的现象。合理控制熔池的能量分配 可以减小过热对母材的损害。夏天东等口】在埋弧焊过程中采用添加合金粉末的 方法来平衡熔池热量的分配，从而提高了熔敷速率，减少了过热损害。但添加 粉末在工艺上实现起来相对复杂，而且填充量不易控制。冷丝填充埋弧焊接是 在传统单丝埋弧焊过程中，在熔池中插入一填充丝，该填充丝无须供电电源， 故称“冷丝 。通过添加冷丝的方法来平衡熔池热量分配，提高熔敷速率，可 减少对母材的过热损害。 冷丝填充埋弧焊接过程中，母材、燃弧丝、填充丝、焊剂熔化吸收的热量， 以及热交换过程损失的热量和电弧产生的热处于动态平衡中。由于焊接接头金 属的组织转变过程和焊接接头性能主要取决于电弧对母材的加热情况，因此， 必须深入理解冷丝填充埋弧焊接时的能量传递过程，能量在燃弧焊丝、冷丝与 母材间的分配情况，以及影响能量分配的主要因素。实时检测焊接过程焊接温 度场分布是决定能量分配过程的主要因素。冷丝填充埋弧焊时，由于焊接电弧 掩埋在颗粒状焊剂层下燃烧，熔滴通过渣壁过渡到熔池，而且焊接过程中温度 场变化是瞬时的，熔池存在时间极为短暂【3 j ，因此，通过试验检测手段难以掌 握焊接过程温度场的动态分布情况，特别是在熔合区、热影响区处的温度场精 确分布，而且难以研究冷丝填充量对熔池温度场分布的影响。采用数值模拟方 法研究焊接过程中温度场的变化对冷丝填充埋弧焊焊接工艺有着重要意义。 冷丝填充埋弧焊接过程中，合理的冷丝填充量是决定这种工艺方法应用效 果的主要因素。若冷丝填充量过大，致使熔深变浅，熔合比降低，堆高增大， 甚至出现母材未焊透、栽丝等现象。若冷丝填充量过小，无法达到消耗熔池过 多热量，减小过热损害的目的，这种工艺方法也就失去了存在的必要性。 可见，合理控制焊接过程中冷丝熔化热量平衡过程，是控制焊接接头质量 的重要途径，合理的冷丝填充量是决定这种工艺方法应用效果的主要因素。在 冷丝填充埋弧焊填充速度控制算法的研究 热传学的基础上，采用有限元分析方法，建立了冷丝填充埋弧焊堆焊有限元计 算模型，研究了冷丝填充过程熔池热量分配机理，建立了冷丝填充埋弧焊过程 热量动态分配平衡方程。探索了一种基于遗传算法的b p 神经网络( g a b p ) 算法计算冷丝填充速度的方法，在保证填充量合适的前提下，通过控制冷丝填 充速度来调节熔池热量分配过程，实现综合性能比高的焊接过程和质量将是本 文的主要研究目的。 i 2 课题来源 本课题研究主要来源于以下项目的支持： 甘肃省自然科学基金资助项目( z s 0 3 2 b 2 5 0 1 5 ) ； 兰州理工大学科研基金资助项目( h z 0 9 0 1 0 0 5 ) 。 1 3 研究现状 1 3 1 焊接熔池热场分析 焊接过程是一个涉及电弧物理、冶金、传热和力学的复杂过程，对熔池热 场的模拟是国内外焊接工作者研究的热门课题。焊接热源具有局部集中、瞬时 和快速移动的特点，在时间和空间域内形成梯度都很大的不均匀温度场，而这 种不均匀温度场是进行组织和力学分析的基础。焊接热源的物理模型，涉及到 两个方面的问题：一是热源的热能有多少作用在焊件之上：二是已经作用于焊 件上的热量，是如何在焊件上分布的【4 1 。因此，建立焊接热源模型是进行焊接 热过程分析和焊接数值模拟的前提和条件。 热源模型以解析方法假设的较多，但它难以获得在熔合区、热影响区 ( h a z ) 处精确的计算结果，而且没有考虑电弧吹力对熔池的冲击作用。利用 高斯分布的表面热流分布函数，采用有限元法能够进一步提高高温区模拟的准 确性，但并未考虑电弧挺度对熔池的影响。球状、椭球、双椭球热源分布等都 考虑了电弧力的影响，而且每一种方案的计算结果都比前一种更准确，但同时 也增加了计算量。 为了预测温度场，前人做了大量的工作，先是f o u r i e r 创立了传热基本理 论，后被r o s e n t h a l 用于移动热源。p a v e l i c 等【5 】引进了分布热源的概念，后来 a n d e r g o n 、k r u t z 等人将p a v e l i c 的d i s c 模型与r o s e n t h a l 的模型相结合得到了 一个新的热源分布模型。苏联人雷卡林【6 】用解析法导出了一系列的计算公式， 从而创立了焊接热场的解析法。以上研究都是在以下假设的基础上进行的：热 源集中于一点、一线或一面；材料无论在什么温度下都是固体的，不发生相变； 材料的热物理性能参数不随温度变化；焊接构件的几何尺寸是无限的。 这些假设条件与焊接过程传热的实际情况有较大的差异，致使距离热源较 近部位的温度计算发生了极大的偏差。但这里恰恰是我们最关心的部位。因为 2 硕士学位论文 从工艺上，确定熔化区域的尺寸及形状是十分有意义的，从冶金上，相变点以 上的加热范围是研究的重点。 从6 0 年代中期开始，熔池中液态金属在表面张力梯度、电磁力等力的作 用下剧烈运动的概念就已被人们逐渐接受。1 9 8 3 年，g m o r e p e r 7 1 首次对熔池 中流体在表面张力梯度、电磁力和浮力共同作用下所产生的流动及传热过程建 立了数学模型，从此熔池中流体流动及传热过程的数值模拟受到普遍的关注。 武传松、郑伟【8 】针对脉冲t i g 焊熔池进行了一系列的研究。他们利用数值模拟 技术对这种工艺过程进行了深入的基础性研究。 上述研究中，未考虑熔池在电弧作用下的变形，而由于电弧作用下熔池表 面产生的变形，必然将影响到电弧自身的行为，进而影响电弧输入到表面上的 热源。 孙俊生、武传松【9 】提出了熔池表面产生较大变形时的电弧热源分布模式， 并以此为基础考虑熔滴过渡过程及焊缝余高，建立了焊接温度场的数值模型。 焊接过程温度梯度很大，在空间域内，较大的温度梯度导致严重的材料非 线性，产生求解过程的收敛困难和解的不稳定性；在时间域内，较大的温度梯 度决定了必须在瞬态分析时加大时间域内的离散度，这样会导致求解时间步的 增加【1 0 1 。由于上述原因，焊接过程的数值模拟长期以来大都采用二维模型【1 1 】。 对于三维问题，国内外也是近十年来才刚开始研究。n g u y e n 等人【1 2 】采用双椭 球热源分布函数模拟了半无限体焊接时的温度场分布，取得了与测量值吻合良 好的瞬态温度分布。 国内上海交通大学的汪建华等【”】和日本大阪大学合作，对三维焊接温度场 问题进行了一系列的有限元研究，探究了焊接温度场的特点和提高精度的若干 途径，并对几个实际焊接问题进行了三维焊接热传导的有限元分析。 西安交通大学的蔡洪能，唐慕尧等【1 4 】建立了运动电弧作用下三维焊接温度 场的数值分析模型，分析中引入了热焓的概念和表面双椭圆分布热源模型；具 有较高的计算精度。采用该模型对t i g 焊接温度场进行了分析计算，得出了 t i g 焊接熔池的形状、尺寸和热影响区的温度分布，计算结果与实验结果吻合 良好。 哈尔滨工业大学的武传松等【1 5 】在该领域内也做了不少工作。他首先建立了 r 一个描述电弧固定时t i g 焊接熔池内部流体的流动状态以及传热过程的数学 模型。该二维模型采用“流函数涡度法力，能够给出任一时刻固定t i g 熔池内 外的温度分布和熔池中的流线图。随后建立了运动电弧作用下三维t i g 焊接熔 池中的流体流动及传热过程的数值分析模型。 石宝山等人【l6 】采用双椭球移动热源模型，建立了适用于平板埋弧焊温度场 计算的有限元模型，计算得到了不同时刻的埋弧平板堆焊温度场分布情况以及 不同点的热循环曲线。 哈尔滨工业大学的孟庆国等1 1 7 】通过对双丝焊的电弧形态及熔滴过渡的路 3 冷丝填充埋弧焊填充速度控制算法的研究 径进行分析，发现双丝焊时前丝和后丝的电弧均向两丝中间偏转，利用此现象 解释了模拟结果误差产生的原因。并以此为基础，对双椭球形热源模型进行修 正，提出了新的双丝焊热源模型，利用提出的模型进行计算，得到的结果和测 量结果吻合良好。 合肥工业大学的仝维维，刘松等【”】建立了适合于c 0 2 气体保护焊的双椭 球电弧热源与熔滴热源相叠加的一种新型复合热源模型。利用有限元软件 a n s y s 对低碳钢焊件不同位置的热循环曲线、纵向与横向温度场分布以及从 起弧到宏观稳态的温度场动态演变进行了模拟和计算，并通过实验进行了验 证。研究结果表明，利用复合热源模型比单一的双椭球热源模型的模拟结果更 接近于实验测试结果，验证了改进的复合热源模型的有效性与实用性。 可见，对于焊接过程的数值模拟分析，国内外的学者针对不同焊接方法的 特点，建立了不同的数值计算模型，对影响温度场分布的若干因素进行了研究， 并且取得了一定的科研成果。因此，用科学的数值模拟和少量的试验验证相结 合的方法来对焊接熔池温度场分布进行研究，为我们更好的理解焊接过程中所 发生的一系列复杂现象提供了手段。 1 3 2 焊接温度场测试技术 焊接温度场通常是一个动态温度场，其温度场分布及其动态变化过程与焊 接接头的金相组织、性能及应力变形等有着非常密切的关系。通过对焊接温度 场的检测，可以间接反映焊接质量。目前，用的比较多的焊接温度场测试方法 有热电偶测温法、红外热象法、红外测温技术。 ( 1 ) 热电偶测温法 热电偶测温法是一种接触式测温法，其基本原理是热电偶两端由于温差产 生热电势。北京交通大学的李振江【i9 】利用热电偶设计了焊接热循环曲线动态检 测系统，该系统能实时测量焊接过程中焊件上测点的温度变化历程。将试验测 得的温度曲线和双椭球形热源模型仿真模拟的结果进行比较，检验了模型的有 效性。 华中科技大学的杨秀芝等人【2 0 】利用热电偶自行研制了测温系统，测试了双 丝埋弧焊热循环曲线，研究了热循环特性。 兰州理工大学的王希靖【2 l 】采用热电偶测温法测量了中、薄铝合金板搅拌摩 擦焊缝在不同特征上的温度变化过程及其峰值温度，证实了搅拌摩擦焊过程中 没有熔化的现象。 ( 2 ) 红外热象法 红外热象法是一种非接触式测温法，其基本工作原理是：物体受热后会产 生辐射，热辐射是一种电磁波，它以光速进行传递辐射能，所以可以利用辐射 能与温度和波长之间的相互关系来测温。李维结等人【2 2 】将红外热象法应用于闪 光焊温度场的检测中，取得了较好的效果。红外热象法在检测温度场动态变化 4 硕士学位论文 时具有高速、高分辨率、操作方法简便的特点，不但适于对闪光焊温度场变化 过程的动态检测，而且为闪光焊热过程温度场控制提供了依据。 ( 3 ) 红外测温技术 红外测温技术是利用红外辐射来测量物体的温度，红外测温主要是利用红 外测温仪来实现的。通常又将红外测温仪分为：亮度测温仪、比色测温仪。 b o o 和c h o 2 3 】利用红外测温仪，通过相关分析，最终确定了温度传感器的 最佳测量位置，以监测焊接熔池的变化。 黄毅等人【2 4 】采用红外光导智能测温系统对直缝焊管焊接区的温度进行实 测，初步解决了焊区在恶劣条件下( 焊接区附近的水蒸汽、焊渣飞溅、烟雾等) 温度监测的难题。 综上所述，热电偶测温法的结构简单、使用方便，而且易与单片机联接， 故有广泛的应用前景。红外热象法能够快速、全面、形象地测试焊接温度场的 动态过程，但设备价格昂贵。光纤测温技术是近代测温技术中一项新型测温技 术，它具有广泛的应用前景，但其测温技术还不完善，需要不断的研究和发展。 文中将采用热电偶测温法测试熔池温度场分布，验证温度场模型的有效性。 1 3 3 智能控制在焊接中的应用 智能控制是不完全依赖于受控对象的数学模型，能够针对系统环境和任务 的复杂性、模糊性和不确定性，有效实现复杂的信息处理功能，在不确定性、 非线性过程或对象的控制中，比现代控制理论中系统辨识的自适应控制具有更 好的鲁棒性【2 5 1 。所以在焊接过程中应用到了较多的智能控制方法。 ( 1 ) 专家系统在焊接中的应用 焊接领域专家系统( e s ) 的研究开始于8 0 年代中期，最早见于报道的是美 国科罗拉多矿业学院与美国焊接研究所( a w i ) 联合开发的焊接材料选择系统 w e l d s e l e c t o r 【2 6 1 。 我国与国外几乎同时开始焊接专家系统的研究工作。最早报道的是南昌航 空工业学院的焊接方法选择专家系统。在弧焊过程控制中，专家系统主要用于 熔深和熔宽控制、电弧稳定性控制、焊缝跟踪和规范参数的专家知识优化等方 面。焊接过程实时控制专家系统是焊接专家系统发展的一个重要方向，但目前 己开发的系统不是f 很多。 ( 2 ) 模糊控制在焊接中的应用 模糊控制是智能控制发展较早且应用比较成熟的一个分支，我国模糊逻辑 理论研究处于世界领先地位，但应用水平比较落后。国内外焊接界的专家学者 较早认识到模糊控制在焊接过程中有着广阔的应用前景，积极将模糊控制用于 焊缝跟踪、焊接质量及焊接设备的控制中。 在国外，d l a k o v 2 7 】研究了自适应弧焊机器人的模糊控制，用模糊逻辑推 理对示教机器人的运动进行估计、预测和控制，实现焊缝的自动跟踪。 5 冷丝填充埋弧焊填充速度控制算法的研究 在国内，兰州理工大学采用模糊控制器取代传统的基于系统模型的p i d 调 节器，设计了一种新型的模糊控制送丝系统配斜特性电源进行埋弧焊，性能优 于p i d 调节系统1 2 引。 ( 3 ) 神经网络在焊接中的应用 将神经网络中多个神经元之间的相互作用模型化就构成了神经网络模型。 其中应用最为广泛的神经网络模型有：b p 网络、a r t 网络、h o p f i e l d 网络及 c m a c 网络等。人工神经网络技术在焊接过程控制中的应用研究始于9 0 年代 初。神经网络技术在焊接过程中的应用，大多是将网络用于焊接过程的建模及 控制，通过建立焊接电流、焊接速度、母材厚度与熔宽及熔深之间的关系，应 用神经网络控制器对焊接规范进行动态控制。目前，人工神经网络在焊接工艺 参数设计、焊接接头性能估测、点焊质量控制、m i g 焊过程控制、热影响区( h a z ) 性能预测等方面都取得了较理想的效果。 目前国内外专家研究应用在焊接中的神经网络有b p 网络、a r t 网络和多 层感知网络。其中b p 网络最常见，且是应用最成功的。b p 网络在算法上近年 来得到了许多改进，可以提高训练速度，避免陷入局部最小，甚至是改变权值 后计算不能收敛的情况。 在国外，k a n d e r s e n 等人【2 9 】用b p 神经网络离线和在线建立g t a w 模型， 神经网络的输入层有四个节点，分别为焊接电流、电弧电压、焊接速度和送丝 速度：输出层有2 个节点，熔宽和熔深。英国焊接研究所和不少单位都在焊接 工程中引入神经网络技术方面开展过研究工作。 文献【3o 】报道了美国n a t e c h n o l o g i e s 公司为福特汽车公司开发的神经网 络系统，可以模拟钎焊搭接接头的生产效果。神经网络的输入参数为保护气体 成分、填充金属种类、脉冲电流频率、钎焊速度、焊接电压及钎焊送丝速度等。 通过输入变更相应的参数后，可在电脑屏幕上看到钎焊表面高度的变化。 在国内，清华大学彭金宁等人【3 l 】曾利用b p 网络，根据9 0 0 余份焊接工艺 评定报告，针对不同母材种类、母材厚度、焊接位置等建立了手工电弧焊和埋 弧焊的焊接电流、电弧电压等参数的6 种焊接规范设计网络。 华南理工大学黄石生等人【3 2 】以g t a w 方法焊接厚度为2 m m 的低碳钢，在 特定的钨极直径和气体流量的条件下，用神经网络建立了焊接电流、电弧电压 和焊接速度与焊缝正面熔宽和背面熔宽的关系。 ( 4 ) 遗传算法在焊接中的应用 神经网络理论有许多缺陷，例如训练速度慢，易陷人局部极小和全局搜索 能力弱等，模糊控制中模糊化和反模糊化过程缺乏系统的方法，主要靠经验和 试凑。遗传算法的出现使智能控制有了一崭新的面貌，它具有全局寻优的能力。 到目前为止，正在形成遗传算法和神经网络或模糊控制相结合的新算法，从而 构成一种新型的智能控制系统整体优化的结构形式。 遗传算法g a ( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 在2 0 世纪6 0 年代末到7 0 年代初最早由 6 硕士学位论文 美国m i c h i g a n 大学的j o h nh o l l a n d 教授等【3 3 】创立的一类仿生物型的优化算法， 是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础，模拟生物进化过 程，自适应全局优化的搜索算法，系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法， 并提出了对遗传算法理论研究的发展极为重要的模式理论。 7 0 年代d e j o n g 基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数值函数 优化计算实验。8 0 年代由g o l d b e r g 进行了归纳总结，形成了遗传算法的基本 框架。从1 9 8 5 年在美国卡耐基梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议， 到19 9 7 年5 月i e e e 的t r a n s a c t i o n so ne v o l u t i o n a r yc o m p u t a t i o n 创刊，遗传算 法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究逐渐成熟。 从此，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十 分热门的课题，尤其是遗传算法的应用领域不断扩大。 上海大学华瑷【3 4 】用遗传算法与神经网络相结合方法建立的焊接预测模型， 应用遗传算法来优化b p 神经网络的连接权值和阈值，从而提高b p 神经网络 的收敛速度和预测精度的建模过程，仿真结果表明其优于b p 神经网络建立的 焊接变形预测模型。 哈尔滨理工大学温建力，刘立君等人【3 5 】通过对已有的人工神经网络、小波 分析、遗传算法的建模方法进行组合利用并加以改进，建立了基于电弧声信号 特征的m i g 焊熔透状态诊断网络模型。网络训练中采用具有全局优化能力的 遗传算法动态修改网络结构和参数，避免了神经网络训练速度慢、容易陷入局 部极值的缺点。结果表明，将网络模型用于熔透状态诊断，证实了方案的可行 性和有效性。 浙江工业大学张宪，江爱荣等【3 6 】依据熔化极气体保护焊焊接时对焊缝熔深 的影响因素，结合遗传算法，建立以焊接电流、电弧电压、焊接速度和焊缝熔 宽为输入，以熔深为输出的b p 神经网络焊缝熔深预测模型。仿真试验和结果 分析表明，所建模型符合已有的焊接熔深理论研究，并且预测误差较小，具有 较好的泛化能力和较高的预测精度，对工程实际具有一定的指导意义。 遗传算法不需要对象的特定知识，也不需要对象的搜索空间是连续可微， 它具有全局寻优的能力【3 7 1 。有些问题采用常规的优化算法会陷入局部次优点， 而采用遗传算法可以找到全局最优解。 可见，利用神经网络技术、模糊控制技术等智能方法进行焊接质量控制具 有广阔的前景，可以精确控制焊接过程中的单一工艺参数，而且可以将这些工 艺参数与焊接质量建立某种关系模型，从而保证焊接质量。将遗传算法与神经 网络结合，用遗传算法优化神经网络的权值和阈值，不仅发挥神经网络的广泛 映射能力，而且也使神经网络具有全局收敛性，实现全局最优。文中将基于遗 传算法的b p 神经网络建立冷丝填充速度的控制算法。 7 冷丝填充埋弧焊填充速度控制算法的研究 1 4 目前研究所存在的问题 ( 1 ) 现阶段建立冷丝填充埋弧焊的熔池温度场模型存在的主要问题有：焊 接热源热效率这方面的资料比较分散，出入比较大，必须根据实际焊接情况慎 重选择：热量分布形式与焊接方法和参数有关，目前也缺乏系统而准确的资料； 许多材料高温下的热物理性能数据尚不完全；熔池金属的蒸发及相应的反作用 力大多没有考虑。 ( 2 ) 冷丝填充埋弧焊接过程中，输入到焊件上的热量及其作用模式、热量 在焊件上的分布与传播以及焊件的熔化与凝固等物理现象，对焊接质量有着决 定性的影响。现阶段研究存在的主要问题有：冷丝填充埋弧焊接时的能量传递 过程，能量在燃弧焊丝、冷丝与母材间的分配情况，以及影响能量分配的主要 因素。 ( 3 ) 获取冷丝填充速度的决定因素，建立一种冷丝填充速度的控制算法， 实现冷丝填充速度的自适应控制。大多数研究均是有限个焊接工艺参数到单一 工艺参数的映射，但是实际的焊接过程是非常复杂，受多个随机因素耦合作用 的，为了提高冷丝填充速度控制算法预测结果的精度，务必要甄选大量冷丝填 充速度的决定因素。预测结果的精度很大程度上依赖于提供给网络训练的样 本，而实际中试验数据很缺乏，有必要获取更多的样本数量。 1 5 研究内容 通过以上分析，确定了研究目标：根据熔池传热机理，建立熔池热量动态 分配平衡方程。建立冷丝填充速度的控制算法，在保证填充量合适的前提下， 通过控制冷丝填充速度来调节熔池热量分配过程。针对此研究目标，制定以下 研究内容。 ( 1 ) 研制可以实现冷丝填充埋弧焊工艺的成套装置。 ( 2 ) 通过建立熔池温度场有限元模型，探索冷丝填充埋弧焊接过程熔池热 量分配机理。 ( 3 ) 基于冷丝填充埋弧焊过程的热量动态分配平衡方程建立冷丝填充速度 的控制方程。 ( 4 ) 采用一种人工智能的模式识别方法，建立冷丝填充速度的自适应控制 算法。 8 硕士学位论文 第2 章冷丝填充埋弧焊控制系统的搭建 冷丝填充埋弧焊接是在传统单丝埋弧焊过程中，在熔池中插入一填充丝， 该填充丝无须供电电源，故称“冷丝”。由于冷丝填充埋弧焊采用冷丝填充， 焊接电流增大，在得到很深熔池的同时保证成形良好，而且减小了焊接热影响 区，这对热敏材料非常需要，既可减少过热损害，又可节约电能，提高生产率。 为了实现冷丝填充过程以及埋弧焊过程的合理配合，保证冷丝准确插入熔池， 使得熔池稳定，搭建了以冷丝送丝机构和双机数字控制系统等为核心的冷丝填 充埋弧焊工艺的成套装置。 2 1 冷丝送丝机构的设计 焊接工艺过程的稳定性与送丝系统的稳定性和可靠性有着直接的关系，设 计合理、性能优良的送丝机构是实现高焊接质量的前提。送丝系统的控制方式、 控制算法和控制电路的研究成为快速提高送丝系统性能的有效途径。控制送丝 速度主要是控制送丝驱动电机的转速。送丝系统包括送丝机、送