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镁合金焊缝成形的优化深度置信网络预测
被引量：
1
1
作者
张峰
阴伟锋
+1 位作者
田坤
张建霞
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第11期174-178,共5页
为了提高熔化极惰性气体保护电弧焊的焊缝成形预测精度和预测稳定性,提出了优化深度置信网络的预测方法。经分析选择了对焊接成形有影响的4个参数作为预测输入,分别为焊接速度、焊接电流、焊接电压、焊丝干伸长;选择可以反映焊缝形状的...
为了提高熔化极惰性气体保护电弧焊的焊缝成形预测精度和预测稳定性,提出了优化深度置信网络的预测方法。经分析选择了对焊接成形有影响的4个参数作为预测输入,分别为焊接速度、焊接电流、焊接电压、焊丝干伸长;选择可以反映焊缝形状的熔深、熔宽、余高作为预测输出。使用深度置信网络构造焊缝成形预测网络模型,鉴于误差反向传播的参数训练方法容易陷入局部极值,这里提出了分阶段扰动粒子群算法对DBM参数进行优化,从而提高算法预测精度和预测稳定性。经试验验证,优化深度置信网络对焊缝形状参数的预测精度比传统深度置信网络提高了一个数量级,同时预测稳定性也高于深度置信网络,证明了这里算法对焊缝成形预测的有效性。
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关键词
焊缝成形预测
深度置信网络
改进粒子群算法优化
预测
稳定性
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职称材料
激光焊匙孔特征的近红外与X射线传感分析
被引量：
14
2
作者
高向东
李竹曼
+1 位作者
游德勇
张南峰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2400-2407,共8页
由于多传感匙孔特征参数可以有效地反映大功率激光焊接质量状态,本文研究了匙孔特征信息的提取方法并建立了焊缝成形预测模型。以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外高速摄像机和X射线视觉成像系统同时提取了焊接过程中...
由于多传感匙孔特征参数可以有效地反映大功率激光焊接质量状态,本文研究了匙孔特征信息的提取方法并建立了焊缝成形预测模型。以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外高速摄像机和X射线视觉成像系统同时提取了焊接过程中的熔池动态图像,并分割出匙孔区域。针对近红外图像,应用矩方法导出匙孔的不变矩特征,同时定义并提取匙孔面积和最前端点纵坐标两个特征;针对X射线图像则提取匙孔深度和熵两个特征。在不同激光功率条件下得到匙孔特征并进行特征融合分析,然后建立了3个BP神经网络焊缝成形预测模型。探索了匙孔形态、焊接条件和焊接状态三者之间的联系,实现了对焊接过程的在线监测。试验结果表明,将两个传感器获取的匙孔特征信息融合并进行主成分分析变换后,熔宽和熔深的预测绝对误差平均值分别为0.18mm和0.57mm,比基于单个传感器获取匙孔特征建立的BP神经网络分别减小了0.03mm和0.31mm,显示提出的方法能够有效在线监测大功率盘形激光焊接状态。
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关键词
大功率盘
形
激光焊
不锈钢板
匙孔特征
焊缝成形预测
特征融合
近红外分析
X射线分析
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职称材料
题名
镁合金焊缝成形的优化深度置信网络预测
被引量：
1
1
作者
张峰
阴伟锋
田坤
张建霞
机构
河南工学院智能工程学院
北京理工大学光电学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第11期174-178,共5页
基金
河南省科技厅科技攻关项目(172102210123、192102110198)
新乡市科技攻关项目(CXGG17012)。
文摘
为了提高熔化极惰性气体保护电弧焊的焊缝成形预测精度和预测稳定性,提出了优化深度置信网络的预测方法。经分析选择了对焊接成形有影响的4个参数作为预测输入,分别为焊接速度、焊接电流、焊接电压、焊丝干伸长;选择可以反映焊缝形状的熔深、熔宽、余高作为预测输出。使用深度置信网络构造焊缝成形预测网络模型,鉴于误差反向传播的参数训练方法容易陷入局部极值,这里提出了分阶段扰动粒子群算法对DBM参数进行优化,从而提高算法预测精度和预测稳定性。经试验验证,优化深度置信网络对焊缝形状参数的预测精度比传统深度置信网络提高了一个数量级,同时预测稳定性也高于深度置信网络,证明了这里算法对焊缝成形预测的有效性。
关键词
焊缝成形预测
深度置信网络
改进粒子群算法优化
预测
稳定性
Keywords
Weld Formation Prediction
Deep Belief Network
Improved Particle Swarm Algorithm
Predicting Stability
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TG457 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
激光焊匙孔特征的近红外与X射线传感分析
被引量：
14
2
作者
高向东
李竹曼
游德勇
张南峰
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2400-2407,共8页
基金
广东省重大科技项目专项资金资助项目(No.2014B090921008)
广州市科学研究专项资金资助项目(No.201510010089)
+2 种基金
广东省协同创新与平台环境建设专项资金资助项目(No.2015B090901013)
广东省科技发展专项资金资助项目(No.2016A010102015)
佛山市科技创新专项资金资助项目(No.2014AG10015)
文摘
由于多传感匙孔特征参数可以有效地反映大功率激光焊接质量状态,本文研究了匙孔特征信息的提取方法并建立了焊缝成形预测模型。以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外高速摄像机和X射线视觉成像系统同时提取了焊接过程中的熔池动态图像,并分割出匙孔区域。针对近红外图像,应用矩方法导出匙孔的不变矩特征,同时定义并提取匙孔面积和最前端点纵坐标两个特征;针对X射线图像则提取匙孔深度和熵两个特征。在不同激光功率条件下得到匙孔特征并进行特征融合分析,然后建立了3个BP神经网络焊缝成形预测模型。探索了匙孔形态、焊接条件和焊接状态三者之间的联系,实现了对焊接过程的在线监测。试验结果表明,将两个传感器获取的匙孔特征信息融合并进行主成分分析变换后,熔宽和熔深的预测绝对误差平均值分别为0.18mm和0.57mm,比基于单个传感器获取匙孔特征建立的BP神经网络分别减小了0.03mm和0.31mm,显示提出的方法能够有效在线监测大功率盘形激光焊接状态。
关键词
大功率盘
形
激光焊
不锈钢板
匙孔特征
焊缝成形预测
特征融合
近红外分析
X射线分析
Keywords
high-power disk laser welding
stainless steel plate
keyhole characteristic
weld forming prediction
feature fusion
near-infrared analysis
X-ray analysis
分类号
TG456.7 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
镁合金焊缝成形的优化深度置信网络预测
张峰
阴伟锋
田坤
张建霞
《机械设计与制造》
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
激光焊匙孔特征的近红外与X射线传感分析
高向东
李竹曼
游德勇
张南峰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
14
在线阅读
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职称材料
已选择
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引证文献
统计分析
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