System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法技术_技高网

大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法技术

技术编号:44104093 阅读:9 留言:0更新日期:2025-01-24 22:31
本发明专利技术公开了大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,包括收集大型模块主承载节点的历史焊接数据,建立大型模块主承载节点的历史焊接数据集,输入到BP神经网络模型中获得训练输出焊接工艺参数较优的优化BP神经网络模型,采用反向传播算法反复调整优化焊接工艺参数以及建立大型模块主承载节点多机器人协同焊接分析模型,优化多机器人协同焊接路径,最终确定大型模块主承载节点的变形值中的最小变形值ΔS<subgt;min</subgt;。本发明专利技术优化大型模块主承载节点多机器人协同焊接时的焊接路径,提高大型模块主承载节点焊接质量及焊接效率,同时减轻了焊接过程中的热变形。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及海洋工程大型结构焊接方法,尤其涉及一种大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法


技术介绍

1、目前,海洋结构大型主承载节点是焊接大型结构物甲板片的非常关键的一环,海洋结构大型主承载节点的结构为左右前后对称结构,包括上下间隔设置的上覆板1、下覆板2,在所述的上覆板1、下覆板之间的中间位置连接有支撑柱4,肋板3连接上覆板1、下覆板2以及支撑柱,焊缝在上覆板、下覆板、肋板以及支撑柱之间的相连处,大型主承载节点的焊接质量直接关系着大型结构物甲板片的承载重量,由于大型主承载节点是采用钢板焊接而成,在焊接的时候在钢板焊接的时候焊缝数量多并且长度大,焊接强度高,且大型模块的制造过程复杂,技术难度高,特别是在主承载节点的焊接方面,对焊接工艺和参数的要求尤为严格,而现阶段仍采用人工焊完焊缝的焊接任务,无论采用传统手工焊接,还是半自动化焊接,都面临着劳动强度大,焊接效率低的问题,且在焊接过程中容易产生焊接变形,影响焊接质量。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服已有技术的不足,提供一种大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,该方法优化大型模块主承载节点焊接工艺参数,提高大型模块主承载节点焊接效率以及焊接质量,减少焊接变形。

2、为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案是:

3、本专利技术的一种大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,包括以下步骤:

4、步骤一、收集大型模块主承载节点的历史焊接数据,建立大型模块主承载节点的历史焊接数据集,所述的历史焊接数据集包括不同焊接材料、焊接厚度所采用的焊接电流a、焊丝直径ψ、焊丝干伸长度s所对应的焊接质量,所述的大型模块主承载节点的结构为左右对称结构以及前后对称结构,焊缝设置在上覆板、下覆板、肋板以及支撑柱的交接处;

5、步骤二、建立bp神经网络模型,将获得的大型模块主承载节点的历史焊接数据集输入到bp神经网络模型中,对bp神经网络模型进行训练,以焊接质量作为评价指标,获得训练输出焊接工艺参数较优的优化bp神经网络模型,所述的焊接工艺参数包括焊接电流a、焊丝直径ψ、焊丝干伸长度s;

6、步骤三、设定待焊接的大型模块主承载节点的初始输入样本焊接电流a=1a,焊丝直径ψ=1mm,焊丝干伸长度s=1mm以及最大焊接电流amax;

7、步骤四、向优化bp神经网络分析模型中输入待焊接的大型模块主承载节点的初始输入样本焊接电流a、焊丝直径ψ以及焊丝干伸长度s,采用反向传播算法反复调整优化bp神经网络模型的焊接工艺参数调整权重ω和偏差δ,得到同等焊缝长度s1下最短焊接时间t的焊接工艺参数,输出优化后的焊接工艺参数

8、步骤五、在三维软件中建立大型模块主承载节点多机器人协同焊接分析模型,根据右手法则建立焊接坐标系o-xyz,设定大型模块主承载节点的支撑柱的中心轴线为z轴,水平向右为x轴,垂直平面向里为y轴,坐标系原点o位于大型模块主承载节点底面与对称中心轴线的交点处;

9、步骤六、按照大型模块主承载节点多机器人协同焊接分析模型,以x轴和y轴为分割线,将大型模块主承载节点划分为四个相同部分,分别标记为第一象限a,第二象限b、第三象限c和第四象限d,在每个象限位置处分别布置一台机器人,将每个象限机器人在该象限进行不同焊缝焊接时的焊接路线的起始点pi1和终止点pi2,从焊接路线的起始点出发进行该象限内全部焊缝焊接并在焊接路线的终止点停止焊接工作;

10、步骤七、根据多机器人协同焊接分析模型设定的每个象限的起始点pi1和终止点pi2对每个象限内的机器人的焊接路径共同进行仿真分析,对多机器人焊接路径进行优化分别得到四个机器人焊接优化路径;

11、步骤八、建立大型模块主承载节点多机器人协同焊接温度场分析模型,输入步骤四得到的优化焊接工艺参数以及步骤七得到的优化后的多机器人协同焊接路径,分析多机器人焊接过程中的大型模块主承载节点协同焊接时温度场,通过温度场分析得到焊接时大型模块主承载节点的变形值,记录变形值δs;

12、步骤九、返回步骤三修改初始输入样本焊接电流a、焊丝直径ψ、焊丝干伸长度s的数值,执行步骤四至步骤九直至初始输入样本焊接电流a等于最大焊接电流amax结束,执行下一步;

13、步骤十、确定大型模块主承载节点的变形值中的最小变形值δsmin,将最小变形值δsmin所对应的焊接参数以及焊接路径输出作为协同焊接方案。

14、与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:

15、本专利技术通过建立大型模块主承载节点多机器人协同焊接模型,采用神经网络算法优化了大型模块主承载节点的焊接工艺参数,以及优化大型模块主承载节点多机器人协同焊接时的焊接路径,提高大型模块主承载节点焊接质量及焊接效率,同时减轻了焊接过程中的热变形。

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【技术保护点】

1.一种大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,其特征在于包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,其特征在于:所述的步骤四的具体的优化步骤如下:

3.根据权利要求1所述的型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,其特征在于:所述的步骤七的具体的路径优化步骤如下:

【技术特征摘要】

1.一种大型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,其特征在于包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的型模块主承载节点协同焊接工艺参数优化方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:师莎莎彭文成刘瑛家海燕
申请(专利权)人:天津博迈科海洋工程有限公司
类型:发明
国别省市:

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