一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺制造技术

本发明专利技术提供了一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺


[0001]本专利技术涉及一种焊接工艺，更具体的是涉及一种用于电缆托架接缝处法强化焊接工艺
。

技术介绍

[0002]电缆托架是在现代工业设备中广泛应用的一个重要组件，它用于支持
、
固定和保护电缆线路
。
电缆托架通常通过多个独立的部件连接而成，这些部件在接缝处通过焊接来实现固定和连接
。
[0003]电缆托架作为电力系统的重要组成部分，其接缝处的焊接质量直接影响着整个电力系统的稳定性和安全性
。
传统的强化焊接工艺主要依赖于操作员的经验和技能，而且在实际操作过程中需要调整多种焊接参数，如焊接电流
、
焊接压力
、
焊接速度
、
焊接角度和预热温度等
。
然而，由于焊接过程涉及的物理现象复杂，此外，操作员的判断也可能受到疲劳
、
注意力集中度等人为因素的影响，从而导致焊接质量的波动
。
[0004]近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，将这些技术应用于焊接工艺的优化已成为可能
。
神经网络作为一种强大的机器学习模型，已被证明能够从大量数据中学习到复杂的非线性关系
。
这意味着，我们可以通过训练神经网络模型，使其学习到焊接参数与焊接质量之间的关系，从而实现焊接工艺的自动化和优化
。
[0005]然而，现有的方法仍然存在一些问题
。
首先，许多方法需要大量的标注数据进行训练，而这在实际应用中往往难以获得
。
其次，许多模型无法处理新出现的焊接参数或者工况，这限制了它们的适应性
。
[0006]因此，当前的研究重点是开发一种能够有效学习焊接参数与焊接结果关系，同时对新的焊接参数和工况具有良好泛化能力的焊接工艺
。

技术实现思路

[0007]为将焊接技术与机器学习相结合，以实现对焊接过程的自动化和优化，同时提高焊接质量和稳定性，本专利技术提供了一种用于电缆托架接缝处法强化焊接工艺，具体方案如下：
[0008]一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，包括以下步骤：
[0009]S1、
预处理：对电缆托架的接缝处进行清理与预热；
[0010]S2、
配制焊接参数：在电子束焊接设备上设置适当的操作参数；
[0011]S3、
实施机器学习：通过收集历史焊接数据，利用神经网络训练模型，预测最佳的焊接参数和程序；
[0012]S4、
执行焊接：使用训练好的机器学习模型，自动控制电子束焊接设备进行焊接；
[0013]S5、
后处理：完成焊接后，立即进行冷却和应力消除处理；
[0014]S6、
检验与反馈：对焊接接缝的质量进行评估，确认焊缝是否满足使用要求；同时，检验结果反馈到机器学习模型中，用于进一步优化更新模型
。
[0015]进一步的，
S2
中焊接能量选择在
15keV
‑
30keV
之间，焊接速度为
30mm/s
‑
60mm/s。
[0016]进一步的，
S3
中历史焊接数据包括焊接电流
、
焊接压力
、
焊接速度
、
焊接角度
、
预热温度以及焊接结果
。
[0017]进一步的，
S3
还包括以下子步骤：
[0018]S301
数据收集：从历史焊接过程中获取大量的数据，包括焊接参数和焊接结果；
[0019]S302
数据预处理：清洗收集到的数据，去除异常值和无效数据，同时进行归一化处理；
[0020]S303
模型设计：选择神经网络结构，包括输入层
、
隐藏层和输出层的设置；
[0021]S304
模型训练：将预处理后的数据输入到神经网络模型中，通过前向传播计算预测值，并通过反向传播更新网络权重，以减小预测值与真实值之间的差异；
[0022]S305
模型评估和调优：在独立的测试集上评估模型的性能，若不符合要求则需要调整模型结构或训练策略，并再次进行训练；
[0023]S306
预测与应用：经过训练和优化的神经网络模型可以用来预测新的焊接参数
。
[0024]进一步的，使用自然冷却方式，并在焊接完成后两小时内，利用振动应力消除设备对焊缝进行处理
30
分钟以防止内应力
。
[0025]进一步的，
S6
中采用无损检测技术如超声波检测
、
射线探伤等方法对焊接接缝的质量进行评估，设定探伤等级为2级，确认焊缝是否满足使用要求
。
[0026]进一步的，使用含4％的碱性洗涤溶液以清除油污
、
锈蚀杂质；预热过程中，将焊接区域加热至
150℃
±
10℃
，并持续保温
30
分钟
。
[0027]有益效果：
[0028]本专利技术提供了一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，包括以下优势：
[0029](1)
通过采用预处理
、
精确控制的焊接参数和后处理等步骤，可以有效改善焊接接缝的形貌和内部结构，从而提高焊接质量
。
[0030](2)
借助机器学习模型的预测能力，可以根据历史焊接数据自动确定最佳的焊接参数，从而实现焊接过程的自动化
。
[0031](3)
应用神经网络技术预测和优化焊接参数，可大幅度降低焊接过程中瑕疵的产生，进而显著减少废品率
。
[0032](4)
由于焊接质量的提高和废品率的降低，可以节省修复或重做的成本，同时也可以缩短产品的生产周期
。
[0033](5)
冷却和应力消除处理可以防止焊缝因内应力过大而产生裂纹，从而延长设备的使用寿命
。
[0034](6)
采用无损检测技术评估焊接质量，及时发现并处理问题，提高产品的可靠性和安全性
。
附图说明
[0035]图1是一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺流程图
。
具体实施方式
[0036]为了加深对本专利技术的理解，下面将结合实施例对本专利技术作进一步详述，该实施例
仅用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术保护范围的限定
。
[0037]实施例：
[0038]图1是一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺流程图，如图1所示，一种用于电缆托架接缝处的强化工艺包括以下步骤：
[0039]S1、
预处理：使用含4％的碱性洗涤溶液清理电缆托架的接缝处以去除油污<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
预处理：对电缆托架的接缝处进行清理与预热；
S2、
配制焊接参数：在电子束焊接设备上设置适当的操作参数；
S3、
实施机器学习：通过收集历史焊接数据，利用神经网络训练模型，预测最佳的焊接参数和程序；
S4、
执行焊接：使用训练好的机器学习模型，自动控制电子束焊接设备进行焊接；
S5、
后处理：完成焊接后，立即进行冷却和应力消除处理；
S6、
检验与反馈：对焊接接缝的质量进行评估，确认焊缝是否满足使用要求；同时，检验结果反馈到机器学习模型中，用于进一步优化更新模型
。2.
根据权利要求1所述的一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，其特征在于，
S2
中焊接能量选择在
15keV
‑
30keV
之间，焊接速度为
30mm/s
‑
60mm/s。3.
根据权利要求1所述的一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，其特征在于，
S3
中历史焊接数据包括焊接电流
、
焊接压力
、
焊接速度
、
焊接角度
、
预热温度以及焊接结果
。4.
根据权利要求1所述的一种用于电缆托架接缝处的强化焊接工艺，其特征在于，
S3
还包括以下子步骤：
S301
数据收集：从历史焊接过程中获...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷丽丽，
申请(专利权)人：江苏骅通船舶工程设备有限公司，
类型：发明
国别省市：