本文選題：鋁合金 + 熔透識別　； 參考：《焊接學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：熔透是焊接質(zhì)量的重要評價(jià)指標(biāo)之一,鋁合金對焊接工藝敏感性較高,容易出現(xiàn)熔透不均勻情況.試驗(yàn)利用近紅外視覺傳感方法獲取了鋁合金單面焊雙面成形焊接過程中未熔透、熔透和過熔透三種情況下的清晰熔池圖像,通過圖像處理獲得了準(zhǔn)確的熔池輪廓,定義并提取了熔寬、半長、面積、周長和拋物線系數(shù)等能反映熔透狀態(tài)的熔池特征參數(shù),建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁合金雙絲焊熔透識別模型.結(jié)果表明,5-13-3結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對熔透狀態(tài)識別的正確率最高,達(dá)到89.05%.
[Abstract]:Penetration is one of the important evaluation indexes of welding quality. Aluminum alloy is sensitive to welding process and is prone to inhomogeneous penetration. The clear weld pool images were obtained by using near infrared vision sensing method in the process of single side welding and double side forming of aluminum alloy. The accurate weld pool profile was obtained by image processing. The weld pool characteristic parameters, such as width, half length, area, circumference and parabola coefficient, which can reflect the penetration state, are defined and extracted, and the identification model of double wire welding penetration of aluminum alloy based on BP neural network is established. The results show that the BP neural network with 5-13-3 structure has the highest correct rate of penetration recognition, reaching 89.05.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家部委資助項(xiàng)目(5131850117,A2620110005)
【分類號】：TG457.14

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本文編號：2039678