【摘 要】
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EH40高强钢具有高韧性、高强度等优势,已广泛应用于船身结构的制造中。同时,激光焊接以其能量密度高、变形小等优势,成为了船身结构件焊接的可靠方法。随着航运业的发展,船舶服役环境日益恶劣,对船身结构可靠性提出了更高的要求。因此,如何优化焊接工艺参数,提高接头的力学性能,成为了高强钢激光焊接领域的重要研究内容。在焊接领域,深度学习被用于焊缝缺陷分类、焊接过程控制及熔池状态检测等方面,关于接头力学性能预
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目,5190051502,“微观多相协调机制下超大功率激光焊接应力不均匀行为及多重调控”； 国家自然科学基金基础科学中心项目,52188102,“机器人化智能制造”； 中核武汉应用基础基金项目,“核电厂水环境局部干法焊接热输入补偿方案研究”；
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EH40高强钢具有高韧性、高强度等优势,已广泛应用于船身结构的制造中。同时,激光焊接以其能量密度高、变形小等优势,成为了船身结构件焊接的可靠方法。随着航运业的发展,船舶服役环境日益恶劣,对船身结构可靠性提出了更高的要求。因此,如何优化焊接工艺参数,提高接头的力学性能,成为了高强钢激光焊接领域的重要研究内容。在焊接领域,深度学习被用于焊缝缺陷分类、焊接过程控制及熔池状态检测等方面,关于接头力学性能预测及参数优化方面的研究较少。为此,本文开展了EH40高强钢激光焊接接头力学性能预测的研究工作,主要研究内容包括焊接试验设计、接头微观组织分析、焊缝力学性能预测模型的建立和评估优化等四个方面:拟定了3因子5水平的激光焊接试验方案,选取了拉伸强度以及硬度两个力学性能检测指标,确定了相应力学性能的检测方法,获取了10 mm厚EH40钢焊接工艺窗口,为激光焊接实验及力学性能检测拟定了指导方针。完成了焊接试验及数据提取,研究了焊接热输入对焊缝各相组织体积分数和拉伸断口韧窝密度的影响,从微观的角度解释了不同焊接参数下焊缝力学性能差异的原因,为深度学习预测模型的建立奠定了数据基础。将Mix-up（线性插值）和特征组合等方法应用于试验数据集的扩充,完成了数据标准化与数据集划分,制作了深度学习数据集。基于数据集规模,完成了EH40高强钢激光焊接接头力学性能深度神经网络预测模型超参数、激活函数与编译模块的设置。完成了EH40高强钢激光焊接接头力学性能预测模型的评估与优化,确定了拉伸强度与硬度预测模型的最佳超参数与正则化方法,得到了最优的预测模型。预测模型在测试数据上误差较低,预测的拉伸强度与实际强度相差10.21MPa、预测的显微硬度与实际显微硬度相差4.07HV,对实际加工生产应用具有指导意义。
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