基于焊接过程预测的强化参数生成方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了基于焊接过程预测的强化参数设计方法、系统及存储介质，涉及智能化制造技术领域，包括：获取焊接母材的结构参数信息；实时检测焊接工件的焊接过程，获取实时焊接参数；根据结构参数信息和实时焊接参数通过指标计算模型进行焊缝结构指标计算；判断焊缝结构指标是否超过预设的第一阈值；根据焊缝结构指标小于第一阈值的焊接工件的焊缝结构指标通过参数计算模型进行焊缝强化参数计算。本发明专利技术的优点在于：基于焊接以及强化过程中的中间参数，建立双层映射的学习模型，可有效降低焊缝强化过程的主观因素的影响，极大的保证了焊接工件的的强化性能稳定性。工件的的强化性能稳定性。工件的的强化性能稳定性。

【技术实现步骤摘要】
基于焊接过程预测的强化参数生成方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能化制造
，具体是涉及基于焊接过程预测的强化参数设计方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]焊接，也称作熔接，是一种以加热、高温或者高压的方式接合金属或其他热塑性材料如塑料的制造工艺及技术，现代焊接的能量来源有很多种，包括气体焰、电弧、激光、电子束、摩擦和超声波等。除了在工厂中使用外，焊接还可以在多种环境下进行，如野外、水下和太空。
[0003]焊接加工工艺通常会在焊缝位置处产生球状气孔、缩孔和柱状晶等缺陷，上述缺陷极大的影响了焊缝的力学性能，因此，请参阅图5所示，为提高焊缝的性能，通常会对焊缝采用压缩变形加热处理的方式进行焊缝强化通过这种方式可以压紧焊缝的疏松组织，消除焊接残余应力和因形变产生的内应力等，并使焊缝金属产生塑性变形和再结晶，可使粗大晶的粒细化，得到致密的金属组织，使焊缝内部的球状气孔和缩孔扁平化，从而提高焊缝的组织性能和力学性能，改善焊缝承载时应力线的分布，使焊缝的疲劳强度上也有明显提升。
[0004]由于焊缝强化过程中的参数确定由焊缝中存在的球状气孔、缩孔和柱状晶等缺陷决定，而这些内在缺陷的观测通常需要破坏焊接工件的结构，因此对于焊缝强化过程中的参数确定通常需要根据经验确定，这种方式主观影响因素较大，在进行生产中焊缝强化性能不够稳定，导致焊接工件的良率易发生波动。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，提供一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法、系统及存储介质，本技术方案解决了上述的对于焊缝强化过程中的参数确定通常需要根据经验确定，这种方式主观影响因素较大，在进行生产中焊缝强化性能不够稳定，导致焊接工件的良率易发生波动的问题。
[0006]为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法，包括：获取焊接母材的结构参数信息，所述结构参数信息包括母材的焊接长度以及母材焊接区域的高度；实时检测焊接工件的焊接过程，获取实时焊接参数，所述焊接参数包括焊接电流、电弧电压和焊接速度；根据结构参数信息和实时焊接参数通过指标计算模型进行焊缝结构指标计算，所述焊缝结构指标包括球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标；判断焊缝结构指标是否超过预设的第一阈值，若是，则判定为该焊接工件存在报废风险，输出警示信号，若否，则判定为该焊接工件焊接正常，输出合格信号；根据判定为焊接正常的焊接工件的焊缝结构指标通过参数计算模型进行焊缝强
化参数计算，所述焊缝强化参数包括焊缝的压缩形变量、热处理保温温度和热处理保温时间；其中，所述指标计算模型输入为母材的焊接长度、母材焊接区域的高度、焊接电流、电弧电压和焊接速度，输出为球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标；所述参数计算模型输入为球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标，输出为焊缝的压缩形变量、热处理保温温度和热处理保温时间。
[0007]优选的，所述指标计算模型或参数计算模型的训练步骤包括：获取历史加工过程中的历史焊接参数、历史焊缝结构指标以及历史焊缝强化参数；根据历史焊接参数、历史焊缝结构指标以及历史焊缝强化参数进行处理，获得若干组训练数据集，若进行指标计算模型训练，则所述训练数据集为指标计算训练数据集，若进行参数计算模型，则所述训练数据集为参数计算训练数据集；将多组训练数据集随机分成计算训练样本和测试样本，所述训练样本中训练数据集数量占比为80％，所述测试样本中训练数据集数量占比为20％；利用训练样本中的训练数据集进行指标计算模型或参数计算模型的预测模型计算，获得多个初步预测模型；将测试样本中的训练数据集代入初步预测模型中，筛选出测试拟合度最高的初步预测模型，作为指标计算模型或参数计算模型。
[0008]优选的，所述将测试样本中的训练数据集代入初步预测模型中，筛选出测试拟合度最高的初步预测模型具体包括如下步骤：将测试样本中的所有训练数据集的输入变量输入初步预测模型中，得到预测输出变量；根据测试样本中的所有训练数据集的输出变量和预测输出变量计算回归确定系数；对每一个初步预测模型进行回归确定系数计算；筛选出回归确定系数最大的初步预测模型，并判断该初步预测模型的回归确定系数是否大于预设的确定系数阈值，若是，则将该初步预测模型作为指标计算模型或参数计算模型，若否，则输出模型训练失败信号。
[0009]优选的，所述回归确定系数的计算公式为：式中，为回归确定系数；RSS为初步预测模型的残差平方和；TSS为初步预测模型的总平方和。
[0010]优选的，所述指标计算模型包括球状气孔指标计算模型、缩孔指标计算模型和柱状晶指标计算模型；所述球状气孔指标计算模型的指标计算训练数据集为：
所述缩孔指标计算模型的指标计算训练数据集为：所述柱状晶指标计算模型的指标计算训练数据集为：其中，为球状气孔指标计算模型的指标计算训练数据集，为缩孔指标计算模型的指标计算训练数据集，为柱状晶指标计算模型，为球状气孔指标，为缩孔指标， 为柱状晶指标，为母材的焊接长度，为母材焊接区域的高度，为焊接电流，为电弧电压，为焊接速度；所述指标计算训练数据集的输入变量为L、H、I、U和V，所述指标计算训练数据集的输出变量为或或。
[0011]优选的，所述参数计算模型包括焊缝的压缩形变量计算模型、热处理保温温度计算模型和热处理保温时间计算模型；所述压缩形变量计算模型的参数计算训练数据集为：所述热处理保温温度计算模型的参数计算训练数据集为：所述热处理保温时间计算模型的参数计算训练数据集为：其中，为压缩形变量计算模型的参数计算训练数据集，为热处理保温温度计算模型的参数计算训练数据集，为热处理保温时间计算模型的参数计算训练数据集，为焊缝的压缩形变量，T为热处理保温温度，t为热处理保温时间；所述参数计算训练数据集的输入变量为、和，所述参数计算训练数据集的输出变量为或T或t。
[0012]一种基于焊接过程预测的强化参数生成系统，用于实现如上述的基于焊接过程预测的强化参数设计方法，包括：处理器，处理器用于根据采集到的结构参数信息和实时焊接参数进行焊缝结构指标计算、判断焊缝结构指标是否超过预设的第一阈值和根据焊缝结构指标进行焊缝强化参数计算；存储器，存储器与所述处理器相耦合，所述存储器用于进行指标计算模型、参数计算模型和历史加工过程中的历史焊接参数、历史焊缝结构指标以及历史焊缝强化参数的存
储；数据接收模块，数据接收模块与所述处理器电性连接，所述数据接收模块用于接收焊接工件的焊接过程中的实时焊接参数；信号输出模块，信号输出模块与所述处理器电性连接，所述信号输出模块用于进行警示信号和焊缝强化参数输出。
[0013]可选的，所述处理器内部集成有：指标计算模型单元，所述指标计算模型单元用于进行指标计算模型的训练和调用；参数计算模型单元，所述参数计算模型单元用于进行参数计算模型的训练和调用；判断单元，所述判断单元用于进行判断焊缝结构指标是否超过预设的第一阈值；计算单元，所述计算单元用于调用指标计算模型进行焊缝结构指标计算和调用参数计算模型进行焊缝强化参数计算。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法，其特征在于，包括：获取焊接母材的结构参数信息，所述结构参数信息包括母材的焊接长度以及母材焊接区域的高度；实时检测焊接工件的焊接过程，获取实时焊接参数，所述焊接参数包括焊接电流、电弧电压和焊接速度；根据结构参数信息和实时焊接参数通过指标计算模型进行焊缝结构指标计算，所述焊缝结构指标包括球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标；判断焊缝结构指标是否超过预设的第一阈值，若是，则判定为该焊接工件存在报废风险，输出警示信号，若否，则判定为该焊接工件焊接正常，输出合格信号；根据判定为焊接正常的焊接工件的焊缝结构指标通过参数计算模型进行焊缝强化参数计算，所述焊缝强化参数包括焊缝的压缩形变量、热处理保温温度和热处理保温时间；其中，所述指标计算模型输入为母材的焊接长度、母材焊接区域的高度、焊接电流、电弧电压和焊接速度，输出为球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标；所述参数计算模型输入为球状气孔指标、缩孔指标和柱状晶指标，输出为焊缝的压缩形变量、热处理保温温度和热处理保温时间。2.根据权利要求1所述的一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法，其特征在于，所述指标计算模型或参数计算模型的训练步骤包括：获取历史加工过程中的历史焊接参数、历史焊缝结构指标以及历史焊缝强化参数；根据历史焊接参数、历史焊缝结构指标以及历史焊缝强化参数进行处理，获得若干组训练数据集，若进行指标计算模型训练，则所述训练数据集为指标计算训练数据集，若进行参数计算模型，则所述训练数据集为参数计算训练数据集；将多组训练数据集随机分成计算训练样本和测试样本，所述训练样本中训练数据集数量占比为80％，所述测试样本中训练数据集数量占比为20％；利用训练样本中的训练数据集进行指标计算模型或参数计算模型的预测模型计算，获得多个初步预测模型；将测试样本中的训练数据集代入初步预测模型中，筛选出测试拟合度最高的初步预测模型，作为指标计算模型或参数计算模型。3.根据权利要求2所述的一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法，其特征在于，所述将测试样本中的训练数据集代入初步预测模型中，筛选出测试拟合度最高的初步预测模型具体包括如下步骤：将测试样本中的所有训练数据集的输入变量输入初步预测模型中，得到预测输出变量；根据测试样本中的所有训练数据集的输出变量和预测输出变量计算回归确定系数；对每一个初步预测模型进行回归确定系数计算；筛选出回归确定系数最大的初步预测模型，并判断该初步预测模型的回归确定系数是否大于预设的确定系数阈值，若是，则将该初步预测模型作为指标计算模型或参数计算模型，若否，则输出模型训练失败信号。4.根据权利要求3所述的一种基于焊接过程预测的强化参数设计方法，其特征在于，所述回归确定系数的计算公式为：
式中，为回归确定系数；RSS为初步预测模型的残差平方和；TSS为初步预测模型的总平方和。5.根据权利要求4所述的一种基于焊接过程预测的强化参...

【专利技术属性】
技术研发人员：王槐春，李加全，陈盼，杨超，戴鑫，
申请(专利权)人：江苏新恒基特种装备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：