钛合金微电阻点焊电极间电压质量检测技术

文中针对微点焊的特点采用电压信号监控点焊质量.焊接过程中电压通过自动数据采集系统获取.首先分析并解释了电压曲线的变化趋势,指出电压曲线的峰值就是β峰值;进而从电压曲线中提取了4个特征值用于预测熔核直径并将其作为人工神经网络的输入.预测输出的熔核直径与实测直径的误差为0.13 mm,结果表明,利用电压信号监测钛合金微电阻点焊质量是一种非常有效、经济的手段.     

基于电极电压信号的微电阻点焊质量监测分析

文中研究了微电阻点焊条件下TC2钛合金焊点质量监测问题. 首先对典型焊点的微观金相组织进行了分析,发现在熔核区域形成了针状马氏体;接着选取典型的电极电压曲线,根据其变化趋势划分为四个阶段,结合焊点的形成过程进行了相应解释,并分析了电极电压曲线特征量与熔核直径之间的相关性;最后应用BP神经网络,采用相关性较强的电极电压特征量及焊接电流作为神经网络输入,选取熔核直径作为神经网络输出,结合试验数据. 结果表明,通过神经网络训练及测试,有效地实现了对焊点质量的可靠预测.     

电阻点焊熔核直径的相控阵超声检测

为解决使用现有超声检测系统评估电阻点焊熔核直径误差较大的问题,基于相控阵超声探头与特征信号分析技术,提出了一种点焊熔核直径定量化检测方法,重点研究了表面压痕对单阵元超声信号的影响规律,揭示了基于阵元超声信号的熔核边缘识别方法,并试验验证了熔核直径评估方法的精度.试验结果表明,点焊熔核直径的相控阵超声检测结果与金相检验结...     

电阻点焊动态信号实时监测及焊接质量预测

利用现代传感技术和计算机监测技术,建立电阻点焊电信号和机械信号实时监测系统,实现对点焊过程中焊接电流、电极间电压、动态电阻和动态电极压力的实时监测。根据动态电阻和动态电极压力的变化规律,通过相关分析,提取表征焊接质量的动态电阻特征值和动态电极压力特征值。利用多元线性回归分析建立点焊质量预测模型,选用设定的焊接电流、电极压力、焊接时间、动态电阻特征值和动态电极压力特征值作为输入变量,表征点焊质量的熔核直径作为输出变量。试验结果表明,建立的点焊质量预测模型可较准确地预测点焊熔核直径,最大预测偏差不超过0.4 mm。     

基于动态电阻曲线的电阻点焊熔核形核特征分析

在低碳钢电阻点焊过程中,利用实时传感技术对熔核形核动态过程的电极电压与焊接电流信号进行实时检测,通过对检测信号的计算得到反映熔核形核演变的动态电阻曲线,并以此为依据研究了电阻点焊熔核形核与生长过程的动态特征。结果表明,根据动态电阻曲线可将熔核形核过程划分为三个阶段,即初始阶段、生长阶段和稳定阶段,在不同阶段,熔核表现出不同的形核特征。焊接电流、焊接时间的变化导致提供的焊接能量不同,熔核形核过程产生不同的动态变化,并形成不同的熔核质量特征,均可在动态电阻曲线中得到体现。     

基于功率信号动态特征的钛合金电阻点焊熔核直径预测

为了实时预测0.4?mm厚度的TC2钛合金电阻点焊焊接接头熔核直径,采用罗氏线圈获取焊接过程中的焊接电流的变化情况,利用上、下电极间导线测量焊接过程中电压曲线,在此基础上获取电阻点焊过程中的焊接功率曲线.?分析焊接功率曲线在焊接过程中的变化情况,并从曲线中提取表征焊接质量的特征值.?结果表明,焊接功率曲线不仅与动态电阻...     

TiO2粉末介质介入铝合金电阻点焊熔核形核电阻特征分析

以TiO2粉末作为添加介质进行铝合金电阻点焊. 焊接过程中利用实时传感技术对电阻点焊熔核形核过程的电极电压与焊接电流信号进行实时检测,通过对检测信号的计算和分析得到熔核形核动态电阻曲线,研究TiO2粉末介质对熔核形核与生长过程电阻特征的影响. 结果表明,随着TiO2粉末介质的介入,熔核形核动态过程发生变化,表现出不同的动态电阻特征. 由动态电阻曲线提取的接触电阻、终了电阻和形核电阻热效应3个特征值均能反映TiO2粉末介质对熔核形核质量特征的影响,且终了电阻、形核电阻热与焊点最大承载力高度线性相关,可作为检测熔核形核质量的依据.     

镀锌钢板点焊电极寿命预测

采用连续点焊试验与数值模拟相结合的方法预测电极寿命,即利用镀锌钢板连续点焊试验得出电极端面直径随焊接点数增加的规律,并用ANSYS软件模拟不同电极端面直径下点焊区域温度场,得出对应的熔核直径.综合试验及模拟结果得出焊接点数与熔核直径的关系,在定义了保证焊点质量的临界熔核直径情况下,即可得出相应的临界电极端面直径和连续点焊可焊点数,从而预测电极寿命.结果表明,两种方法得出的熔核直径的误差不超过15%.此方法对实际生产过程中的电极修整及更换周期制定具有一定的指导作用.     

低碳钢点焊熔核直径的超声水浸聚焦法检测

介绍用超声水浸聚焦法测定低碳钢点焊熔核直径.检测及验证结果表明,根据透过焊点的超声波形第一峰值的变化情况,可以较准确地确定点焊熔核的直径.     

铝合金点焊焊点超声回波信号特征与熔核直径测量方法

对铝合金点焊焊点进行了超声检测,分析了焊点各区域的超声回波信号特征,并用MATLAB设计了点焊焊点熔核直径的计算程序.该程序可通过两种方法来计算焊点熔核直径,一种是对超声A扫描信号处理,另一种是对B扫描图像进行处理.最后,将计算所得的焊点熔核直径值和熔核直径实测值对比.结果表明,采用超声回波信号法测量焊点熔核直径是可行...     

基于嵌入式系统的电阻点焊飞溅信息在线判读

钢材的电阻点焊过程中,动态电阻的变化表征了丰富的焊接质量信息.采用嵌入式系统实时监测焊接过程动态电阻的变化有利于提高对焊接质量的认识.设计了嵌入式监测系统,系统同时监测焊接电流、电极间压力和电极间的电压、电极位移信号.分析了双相钢DP600焊接过程中的动态电阻变化与焊点熔核之间的关系,并阐明用焊点两端的电压信号替代动态...     

继电器引线的逆变电阻点焊质量智能监测

采用了人工神经网络技术对继电器制造中铜线在磷铜片上的点焊进行了质量监测.利用BP(back propagation)神经网络模型及其算法,建立以焊接电流和电极间电压作为输入参量、焊点拉剪强度作为输出参量的神经网络质量监测模型.在Matlab中对不同隐层节点和转移函数的模型进行仿真,选择合适的隐层节点数和转移函数.在逆变电阻点焊机上进行了试验验证,表明所建立的人工神经网络质量监测模型的精度能满足工程应用的要求.     

基于人工神经网络的焊缝宽度预测

研究了用神经网络预测焊缝宽度的方法。首先对焊接质量检测系统的一些相关问题进行了研究,考虑了弧焊特性的提取、焊接质量的预报以及人工神经网络模型(ANN)的应用,设计了一个基于人工神经网络的焊接质量检测系统,给出系统的组成结构,ANN被用于预测焊缝宽度,建立了焊缝宽度预测的人工神经网络模型。为了验证建立的ANN模型的可行性,进行了仿真研究。仿真结果表明,所建立的ANN模型可预测焊缝宽度,基于人工神经网络的焊接质量检测系统是有效的。     

基于神经网络优化的车身镀锌板点焊性能预测

针对汽车车身常用的镀锌钢板(GMW2和DP600)的点焊性能预测问题进行了研究,引入人工神经网络模型来描述点焊工艺参数空间同焊点接头质量空间的映射关系;在对普通网络存在的缺陷问题进行深入分析的基础上,结合大量试验综合考虑,对网络模型进行了优化改进;然后将试验得到的大量点焊工艺参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习.结果表明,学习后的优化神经网络模型能够准确有效地预测焊接电流对点焊熔核直径、压痕深度以及拉剪强度的影响规律.亦即该优化神经网络模型可有效地实现对车身镀锌钢板点焊性能的预测,且预测精度和准确率较高,符合工程需要,具有一定的实用价值.     

奥氏体不锈钢储能焊接头组织形成规律

采用微型储能焊机对厚度为 0.2mm 的 0Cr18Ni9 奥氏体不锈钢薄板进行了点焊连接研究,理论分析了微型熔核的温度场和冷却速率.结果表明,微型接头由熔核区和熔合区组成.极短的焊接时间,高的冷却速率 5.1×106 K/s,使得熔核中奥氏体组织来不及长大,熔核凝固组织得到显著细化,具有快速凝固特征;同时,熔核中奥氏体组织在敏化温度区停留时间很短,抑制了铬在奥氏体晶界上的析出.当储能焊接电压为 80V、电容为 6600μF、电极力为 18N 时,可获得综合性能优良的高质量点焊接头.

Abstract：

The 0Cr18Ni9 austenitic stainless steel sheet with 0.2 mm thickness was welded in capacitor discharge spot welding.The temperature field and cooling rate of nugget was calculated. The results show that the joint microstructure consists of nugget zone and semi-melt zone. Due to very short time in welding, the cooling rate of the joint reaches to 5.1×106 K/s, the growth of austenite microstructure is impeded, and the microstructure of the nugget is refined,which has rapidly solidified characteristics. As the austenite microstructure of the nugget stays in temperature province of activation with very short time, the chrome of austenite grain boundary precipitations is checked. To obtain the high quality spot-weld joint, the welding parameters are determined as: welding voltage 80 V, capacitor 6 600μF and electrode pressure 18 N.     

DRC法点焊质量信息的精确化(1)

采用动态电流滞后角作为质量信息监控电阻点焊熔核质量时,在热量大幅度调节过程中必然伴生明显的电噪声.该噪声若不能实时有效地剔除,就会混同为熔核生长的质量信息.这不仅会严重影响监控系统反馈控制的动态品质,还会直接影响最终的熔核质量.基于线性热量控制原理创建的孪生函数以及据此建立的孪生函数表,为实时剔除点焊熔核生长期质量信息中的电噪声奠定了理论基础.     

基于回归分析的钛合金微电阻点焊焊接工艺优化

为了研究焊接工艺参数对钛合金微电阻点焊焊接质量的影响规律以及获得最优的焊接工艺参数,利用中心组合试验设计对0.4 mm厚的TC2钛合金进行焊接试验,对焊接试样进行准静态拉伸试验,获取了表征焊点质量优劣的熔核直径、拉伸力、拉伸位移和失效能量. 利用灰熵法得到了每个焊接质量指标的权值,将其加权为焊接综合质量指标. 采用逐步回归分析方法得到了焊接工艺参数(焊接电流、焊接时间以及电极压力)与焊接综合质量指标之间的回归方程. 在此基础上分析了焊接工艺参数两两交互作用对焊接质量的影响规律,采用爬山优化算法得到了最优的焊接工艺参数.     

Quality evaluation in small-scale resistance spot welding by electrode voltage recognition

This study focuses on weld quality evaluation by electrode voltage in small-scale resistance spot welding of titanium alloy. Voltage curve could be divided into four stages based on the variation characteristic. The single voltage peak was detected as combined effects of increasing bulk material resistivity and nugget size. Variations of voltage curve shape, voltage peak and failure load were more sensitive to welding current than electrode force. A generalised regression neural network was proposed to evaluate weld quality using features extracted from voltage signal. A discrete Hopfield neural network was also applied for electrode voltage recognition. The recognised voltage patterns were found effective in identifying different quality levels. A real-time and on-line quality monitoring system could be developed.