【摘 要】
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提出一种基于点焊过程信息采集和处理的焊点质量在线监测方法。通过对电极位移、动态电阻信号的实时采集和分析,利用电阻信号动态特征刻画熔核形成的不同阶段,从同步位移信号
【机 构】
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兰州理工大学有色金属合金省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50275028)。
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提出一种基于点焊过程信息采集和处理的焊点质量在线监测方法。通过对电极位移、动态电阻信号的实时采集和分析,利用电阻信号动态特征刻画熔核形成的不同阶段,从同步位移信号中提取12个与焊点质量相关的动态特征参量。通过对提取的特征参量与作为焊点质量评价指标的抗剪强度之间的相关性分析,选取相关性显著的特征参量作为输入和抗剪强度为输出,建立线性回归、非线性回归及径向基函数神经网络焊点质量监测模型。监测模型的有效性检验结果表明,建立的三种监测模型都可实现对焊点质量的在线监测。径向基函数神经网络模型的监测准确率高于其他两种模型,其平均验证误差为2．28％,最大验证误差低于10％。
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