【摘要】：微電阻點焊是近十幾年發(fā)展起來的一項微連接技術(shù),待焊工件更薄、焊接方式更多樣化、電極無水冷卻、焊接參數(shù)精度要求更高,不能僅將常規(guī)電阻點焊的焊接規(guī)范“縮放”至微尺度。考慮到日益增長的微連接社會需求,研究微電阻點焊的質(zhì)量控制問題,對于制定合理的焊接工藝規(guī)范,實現(xiàn)焊接過程的自動化和智能化有著重要的意義。本文通過使用動態(tài)電阻、電極電壓信號以及焊接工藝參數(shù),結(jié)合試驗設(shè)計、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),對焊點質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測、分類及優(yōu)化,具體研究內(nèi)容和取得的成果如下：(1)基于微電阻點焊中的動態(tài)電阻曲線,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)電阻曲線特征量提出了相應(yīng)質(zhì)量預(yù)測模型。此時動態(tài)電阻的獲取較常規(guī)條件下方便得多,通過分析動態(tài)電阻變化與熔核生長之間的關(guān)系,提取了若干特征量,使用與焊點質(zhì)量相關(guān)性較強(qiáng)的特征量,結(jié)合多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),評價了焊點質(zhì)量,該方法具有較高的質(zhì)量預(yù)測準(zhǔn)確率。(2)考慮模型預(yù)測的實時性,提出了基于動態(tài)電阻和主成分的焊點質(zhì)量監(jiān)測模型。通過對離散動態(tài)電阻直接進(jìn)行主成分分析,選取若干方差貢獻(xiàn)率較大的主成分作為回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,用于預(yù)測焊點質(zhì)量。主成分思想的引入在很大程度上縮短了數(shù)據(jù)處理時間,該方法能更容易地實現(xiàn)在線實時質(zhì)量監(jiān)測。(3)基于微電阻點焊電極電壓曲線變化特征,結(jié)合電極電壓曲線和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了相應(yīng)質(zhì)量監(jiān)測模型。采用方便提取的部分電極電壓曲線特征量,建立了可用于預(yù)測焊點失效載荷的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具備較強(qiáng)的在線實時輸出能力。并嘗試通過離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別電極電壓曲線模式,區(qū)分焊點質(zhì)量。兩種方法均能較準(zhǔn)確地評價焊點質(zhì)量級別,可為實現(xiàn)微電阻點焊質(zhì)量控制提供新的研究思路。(4)針對微電阻點焊質(zhì)量指標(biāo)變化范圍有限的特點,進(jìn)行了考慮多質(zhì)量指標(biāo)的焊接參數(shù)優(yōu)化。對多個焊點質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,以綜合主成分作為焊點綜合質(zhì)量指標(biāo),以焊接參數(shù)作為自變量,建立了多元線性回歸模型,確立了最優(yōu)焊接參數(shù)組合,焊點綜合質(zhì)量得到明顯提高。
[Abstract]:Micro-resistive spot welding is a micro-joint technology developed in the last ten years. The workpiece to be welded is thinner, the welding methods are more diversified, the electrode is cooled without water, and the precision of welding parameters is higher. You cannot just "scale" the conventional resistance spot welding specification to a micro-scale. Considering the increasing social demand of micro-resistance spot welding, the research on quality control of micro-resistance spot welding is of great significance for establishing reasonable welding procedure specification and realizing automation and intelligence of welding process. In this paper, the quality of solder joint is predicted, classified and optimized by using dynamic resistance, electrode voltage signal and welding process parameters, combined with experimental design, regression analysis, neural network and so on. The concrete research contents and achievements are as follows: (1) based on the dynamic resistance curve of micro-resistance spot welding, the corresponding quality prediction model is put forward based on neural network and dynamic resistance curve characteristic quantity. At this time, the dynamic resistance is much more convenient than under the conventional conditions. By analyzing the relationship between dynamic resistance change and nugget growth, a number of characteristic quantities are extracted, and the characteristic quantities with strong correlation with solder joint quality are used, and the relationship between dynamic resistance change and nugget growth is analyzed. The quality of solder joint is evaluated by combining multiple linear regression and neural network. (2) considering the real time of model prediction, a quality monitoring model of solder joint based on dynamic resistance and principal component is proposed. By direct principal component analysis (PCA) for discrete dynamic resistance, several principal components with large variance contribution are selected as inputs of regression analysis and neural network model to predict solder joint quality. The introduction of principal component reduces the data processing time to a great extent, and this method can realize on-line real-time quality monitoring more easily. (3) based on the variation characteristics of microresistance spot welding electrode voltage curve, this method can be used to realize on-line real-time quality monitoring more easily. Combined with electrode voltage curve and neural network, the corresponding quality monitoring model is put forward. The generalized regression neural network model, which can be used to predict the failure load of solder joint, is established by using the characteristic quantity of partial electrode voltage curve which is easy to be extracted. The model has strong on-line real-time output capability. The discrete Hopfield neural network is used to identify the electrode voltage curve pattern and distinguish the solder joint quality. Both methods can accurately evaluate the quality level of solder joint, which can provide a new research idea for the quality control of micro resistance spot welding. (4) in view of the limited variation range of micro resistance spot welding quality index, The optimization of welding parameters considering multi-quality index was carried out. The multi-component linear regression model is established and the optimal combination of welding parameters is established by principal component analysis (PCA), taking comprehensive principal component as comprehensive quality index of solder joint and welding parameter as independent variable. The comprehensive quality of solder joint has been improved obviously.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG453.9

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本文編號：2471440