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文档简介

本申请提供了电动三轮车制造用的焊接控最优焊接顺序和适配焊接参数序列进行焊接控法根据电动三轮车的结构特征设置相匹配的部2获取电动三轮车的多个焊接部位和多个部位特征，根据所述多基于焊接孪生空间，以最小化热力影响为预期条件，根据热力评根据所述最优焊接顺序对所述多个适配焊接参数进行映射排序，生获取电动三轮车的多个焊接部位和多个部位特征，其中，部位特将所述第一材料类型、第一接头类型和第一部件受力输入焊接参数分析器进行分析，在所述多个初始焊接顺序中随机选取第一焊接顺序，根据所述在所述焊接孪生空间内，根据所述第一焊接顺序和第一参数序根据所述热力评价函数对所述第一温度分布图集进行热力影响继续对所述多个初始焊接顺序中的其他焊接顺序进行寻优，直至达到预定收敛条件，一焊接顺序和第一参数序列进行焊接模拟，获取若干个模拟焊接节点下的区域温度分布3获取所述第一焊接顺序中除第一焊接部位外的若干个焊接部位根据所述第一焊接顺序和第一参数序列进行焊接模拟，基于所述根据预定温度门限值对所述第一温度分布图集中的若干个区域温度分布图分别进行对所述若干个热力影响区域集进行区域面积占比计算，获取若干个对所述若干个热力影响区域集分别进行区域分布离散度分析，基于所述热力评价函数，根据所述若干个影响区域比例和若干;在焊接控制过程中，定点监测保护气体的气瓶气压和气体温度获取当前监测节点下的适配焊接参数，根据所述气压偏差和4[0001]本申请涉及智能焊接技术领域，尤其涉及一种电动三轮车制造用的焊接控制方[0007]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚5[0010]图2为本申请一种电动三轮车制造用的焊接控制方法中确定多个适配焊接参数的6类型、第一接头类型和第一部件受力输入基于BP神经网络构建的焊接参数分析器进行分性参数为设备约束，以预期焊接质量为条件约束（即检索的样本数据需满足预期焊接质[0020]通过构建焊接参数分析器，可以通过机器学习模型自动化地调整和优化焊接参7[0025]具体而言，构建焊接孪生空间的目标是通过虚拟模型的方式反映实际焊接过程，[0026]接着，在所述多个初始焊接顺序中随机选取任意一个焊接顺序设为第一焊接顺[0027]在所述焊接孪生空间内，根据所述第一焊接顺序和第一8根据预定温度门限值对所述第一温度分布图集中的若干个区域温度分布图分别影响覆盖区域的面积的比值；对所述若干个热力影响区域集分别进行区域分布离散度分热力影响区域的空间位置作为数据点，通过计算这些区域的空间分布方差来衡量离散度，区域分布离散度是衡量焊接过程中热力影响区域在空间上分布的均匀程度的一个重要指9所述热力评价函数的表达式为其中，vn为第n焊接部位的重要度，sn为第n焊接部位的影响区域比例，Ln为第n焊接部位的区域分布离散度。偏差对所述适配焊接参数进行补偿分析，生成补偿焊接参数对所述适配焊接参数进行更[

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