基于神经网络的拼焊板焊缝移动预测研究

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激光拼焊板技术是实现汽车轻量化需求的一项技术。由于两侧母材厚度、强度或表面涂层等方面的差异,导致拼焊板在冲压成形过程中,材料容易出现起皱、破裂、回弹等导致成形能力下降的问题,这些失效形式的产生都与拼焊板的焊缝移动情况有着一定的联系,因此,有效控制及预测焊缝移动情况对提高拼焊板极限成形能力起到关键作用。  本文通过对具有横向、纵向焊缝的拼焊板 U形件成形过程的分析,得出拼焊板两侧母材材料拉入量及拉伸量的不均匀性是引起 U形件焊缝移动主要原因的结论,并将 U形件的焊缝移动机理应用至拼焊板盒形件的成形过程分析中,通过对拼焊板盒形件的底部、侧壁、法兰处材料变形规律及应力应变情况的研究,构建出拼焊板盒形件的焊缝移动力学模型,总结出了板厚比、强度比、焊缝位置、薄侧母材压边力值、总压边力值及摩擦系数等因素是影响焊缝移动的主要因素。利用正交试验法、极差分析法、结合 dynaform有限元数值模拟技术分析各个影响因素对拼焊板盒形件焊缝移动的影响情况,结果表明不论是盒底还是法兰处,板厚比、强度比、焊缝位置对焊缝移动的影响最大,这些因素在设计板料时应被优先考虑。正交试验结果同时也为神经网络模型提供了样本数据,结合正交试验数据,利用BP神经网络建立工艺参数与拼焊板焊缝移动之间的非线性映射关系,在验证神经网络模型可靠性的基础上,通过MATLAB中GUIDE模块构建可视化窗口界面,以实现在训练样本的取值范围内键入一组工艺参数,即可得到一个在误差允许范围之内的焊缝移动量,为拼焊板设计生产过程提供了一定的理论参考。
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