【摘 要】
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本文以SUS304奥氏体不锈钢(0Cr18Ni9)点焊过程为研究对象,利用先进传感技术和数据采集技术实时采集点焊过程中伴随的电学、力学、热学等物理量的变化,如焊接电流、电极间电压
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本文以SUS304奥氏体不锈钢(0Cr18Ni9)点焊过程为研究对象,利用先进传感技术和数据采集技术实时采集点焊过程中伴随的电学、力学、热学等物理量的变化,如焊接电流、电极间电压、动态电阻、动态电极压力。建立点焊生产的信息化管理系统,实时显示点焊工艺参数,存储焊点生产相关信息,实现了点焊生产的信息化管理。通过大量工艺试验研究影响点焊质量的各种因素,寻找点焊过程中的各种动态信号与点焊质量之间的关系,提取点焊质量特征值。使用数理统计、神经网络等现代研究方法建立点焊质量预测模型。本文分别采用多元线性回归分析和BP神经网络建立点焊质量预测模型,从整体上看,神经网络模型的预测值与实测值更为接近,其最大预测误差为5.6%,远小于回归模型10.2%的误差。
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