【摘 要】
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船舶、港机、航空、桥梁等大型构件由于其尺寸巨大,通常需要多个工件进行拼装、焊接,大型构件的焊接过程主要是通过人工焊接的法进行加工,既会对人的身体造成多种危害,又会面临效率低下,生产质量以及工期无法保证等问题,因此迫切需要采用机器人等成套的自动化焊接设备来取代人工。在焊接生产时,焊接接头的质量是评判产品是否合格的重要因素之一,而焊接的工艺参数的选择又决定了接头质量的好坏。为了提升大型构件的焊接质量,
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船舶、港机、航空、桥梁等大型构件由于其尺寸巨大,通常需要多个工件进行拼装、焊接,大型构件的焊接过程主要是通过人工焊接的法进行加工,既会对人的身体造成多种危害,又会面临效率低下,生产质量以及工期无法保证等问题,因此迫切需要采用机器人等成套的自动化焊接设备来取代人工。在焊接生产时,焊接接头的质量是评判产品是否合格的重要因素之一,而焊接的工艺参数的选择又决定了接头质量的好坏。为了提升大型构件的焊接质量,本文建立了基于遗传神经网络的焊缝预测模型。本文首先搭建了机器人焊接系统作为实验平台,主要包括ABB机器人及其配套设备、焊机、送丝机构以及图像采集装置,并设计了整个试验平台的通信以及控制系统,通过正交法设计试验方案并获取样本数据,对采集到的样本数据进行方差分析,得出了各因素水平波动对焊缝成形造成的变化。其次针对BP神经网络的缺陷,结合遗传算法对其进行改进,优化其初始权值与阈值,并将实验所得到的样本数据进行训练从而建立了焊缝成形的预测模型。并将创建好的模型用于评价遗传算法的个体适应度大小,通过遗传算法的全局寻优功能找出了符合预定焊缝成形的工艺参数。最后为了方便工作人员使用建立好的模型,本文以VC++为开发环境,搭建了一套焊接工艺参数优化的GUI界面,用户可以简单、直观地创建网络模型,并进行焊接工艺的设计与优化
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