【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及焊接，具体的，涉及一种焊接接头强度预测方法和焊接参数优化方法。
技术介绍
1、随着我国经济的迅猛发展，焊接产业也得到了快速的发展。在各种工程建设中，焊接技术是连接金属结构必不可少的工艺，而焊接接头的力学性能将直接决定结构安全性。然而，焊接过程中材料发生热-力耦合作用，微观组织演变复杂，导致接头力学性能波动大，产品质量可控性较差。目前，焊接工艺参数优化设计通常依赖经验，周期长且成本较高。因此，研究焊接接头力学性能预测方法对焊接结构工艺优化与产品性能提升具有重要意义。
2、焊接接头力学性能受微观组织影响较大，主要包括晶粒尺寸、硬质相分布、软质相分布等。目前，传统的接头微观组织分析方法主要采用实验测试手段，包括断口分析、电解腐蚀方法、x射线衍射技术等等。这些方法受限于实验设备、成本及人力等因素，只适用于小规模的实验研究和工艺验证。
3、机器学习技术为解决该问题提供了有效途径，采用多元回归分析、决策树、神经网络、支持向量机等方法可以实现微观组织参数(如晶粒尺寸、硬质相体积分数等)的预测。但是，这些方法都采用统计方法建立输出与输入之间直接的关系，忽略了焊接过程的物理过程，将焊接工艺参数、微观组织特征和焊接接头力学性能耦合预测的精度有限。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述技术问题而做出的，其目的之一是提供一种焊接接头强度预测方法，能够提高焊接接头强度预测的精度。
2、本专利技术的另一目的在于，一种焊接参数优化方法，能够获取所需焊接接头
3、根据本专利技术的一个实施方式，提供一种焊接接头强度预测方法，包括如下步骤：
4、s1、采集真实的焊接参数及相应的焊接接头强度数据；
5、s2、根据所述焊接参数，建立微观结构模型，进行热-力耦合模拟，得到相应的焊接接头强度模拟值；
6、s3、建立所述焊接接头强度模拟值和焊接参数之间的关系模型；
7、s4、基于所述关系模型和新的焊接参数，预测相应的焊接接头强度。
8、根据本专利技术的一个实施方式，提供一种焊接参数优化方法，包括如下步骤：
9、设定焊接接头强度的取值范围；
10、将各项焊接参数的所有取值代入如上所述的焊接接头强度预测方法，获得相应的焊接接头预测值；
11、选取所述焊接接头预测值满足所述取值范围时对应的焊接参数，即为优化后的焊接参数
12、根据上面的描述和实践可知，本专利技术所述的焊接接头强度预测方法，结合微观结构模型的建立与热-力耦合模拟，实现了焊接过程的精细化模拟。其中焊接参数与焊接接头强度之间的关系模型，基于统计高阶多尺度分析算法建立，据此能够较为精准地预测不同焊接参数对应的焊接接头强度，为焊接过程的精细化设计和优化提供了理论依据。在试验数据不充足的情况下，提供了焊接接头强度的预测方法，并可用于焊接参数的优化设计，提高焊接生产的质量和效率。
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1.一种焊接接头强度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
4.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
7.如权利要求6所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
8.如权利要求7所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
9.如权利要求7所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
10.一种焊接参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种焊接接头强度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
4.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的焊接接头强度预测方法，其特征在于，
【专利技术属性】
技术研发人员：费利东，陈辉，朱卫军，陆海奇，黄文华，汪晓梅，牛红霞，刘明路，
申请(专利权)人：中冶上海钢结构科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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