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文档简介
本公开的实施例提供一种多层多道焊热响际焊接热输入参数输入预先训练的热响应曲线型为预先使用热响应曲线试验参数作为训练集2将所述实际位置坐标和所述实际焊接热输入参数输入预先训练的热响应曲线参数预为预先使用热响应曲线试验参数作为训练集对BP神经网络进骤训练得到:根据多层多道焊的焊接接头几何特征、工艺特征参数及高温性能根据所述温度场有限元模型,提取预定位置的热响应特征曲线分别以位置坐标和焊接热输入参数作为输入、特征参数作在构建温度场有限元模型之后,所述方法还包括:利用所述热预测模块,用于将所述实际位置坐标和所述实际焊接热输入参数输根据多层多道焊的焊接接头几何特征、工艺特征参数及高温性能根据所述温度场有限元模型,提取预定位置的热响应特征曲线3分别以位置坐标和焊接热输入参数作为输入、特征参数作理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的多层多道焊热响应曲线4[0001]本公开的实施例属于技术领域,具体涉及一种多层多道焊热响应曲线预测方法、[0002]X80管线钢是通过微合金处理和控轧控冷工艺得到的超低碳、超细晶粒的低合金线钢常用的高效焊接手段,其热源的局部加热会导致焊缝附近存在较大的残余应力和变[0007]将所述实际位置坐标和所述实际焊接热输入参数输入预先训练的热响应曲线参模型为预先使用热响应曲线试验参数作为训练集对BP神经网络进行训练而得5曲线参数预测模型为预先使用热响应曲线试验参数作为训练集对BP神经网络进行训练而[0034]在构建温度场有限元模型之后,利用所述热响应曲线校核所述温度场有限元模6机程序被处理器执行时实现如上所述的多层多道焊热响应曲本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,7[0053]具体地,待测焊接点为焊接母材如X80管线钢焊接接头上需要预测热响应曲线的[0054]步骤S12、将所述实际位置坐标和所述实际焊接热输入参数输入预先训练的热响[0055]具体地,将步骤S11中得到的焊接点的位置坐标和热输入参数输入提前训练好的置的热响应特征曲线.由于热电偶在焊接过程中可能出现损坏现象,所以去除受损热电偶过提前对焊接母材如X80钢级D1219×22mm规格钢管以及成型焊缝进行高温性能测试而得[0062]具体地,依据步骤S21中获取的热响应特征曲线对温度场有限元模型中的热源模8[0071]由上述表达式得到的温度_时间曲线为直输函数,将此函数直接应用来表达焊接的拟合满足较为严格的要求,即b1=p(x)-f(x)=0,由于本发明选用的拟合函数本[0079]将η控制到一个设定的量以下得到的y=p(x)的相关函数参数,将y=p(x)展开9[0083]调用训练好权值和阈值的热响应曲线参数预测模型,输入步骤S11中获取的待测预测热响应曲线与热电偶实测热响应曲线的对比如图4所示,图中线条表示预测热响应曲[0087]如图5所示,本公开的另一实施例提供一种多层多道焊热响应曲线预测系统,包[0089]预测模块520,用于将所述实际位置坐标和所述实际焊接热输入参数输入预先训响应曲线参数预测模型为预先使用热响应曲线试验参数作为训练集对BP神经网络进行训所述至少一个处理器601实现前文所述的多层多道焊热响应曲行时能实现前文所述的多层多道焊热响应曲擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD_R
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