焊道形貌特征的BP神经网络建模与预测

黄无云,刘益剑,刘宗熙,杨继全,朱钊伟,谢 非,史建军

(1.南京师范大学南瑞电气与自动化学院,江苏 南京 210023)(2.南京中科煜宸激光技术有限公司,江苏 南京 210038)

电弧增材制造(wire arc additive manufacture,WAAM)是目前学术界与工业界研究的热点之一,通过焊丝材料熔化,逐层堆积成型的一种先进制造办法[1]. 增材制造过程中,首先建立零件模型,然后将零件三维模型分层处理,规划逐层的焊接路径,最后选用适当工艺参数,利用焊接设备沿规划路径熔积成型[2]. 由于电弧增材制造采用了电弧作为热源,制作成本较低,相对于激光熔覆等工艺有更高的生产效率. 采用金属丝材作为焊接材料,成型件的致密度高,整体的质量好,在制造大型金属零件时有极高的优势[3-5]. 但由于电弧增材中热影响区较大,会对打印基板及下层焊道的形貌产生不利影响[6],所以需要对焊道的基本形貌特征影响原因及控制方法进行深入研究.

熔覆层尺寸是弧焊增材模型建立的基本参数,影响了零件的成型效果[7-8]. 但是仅研究参数间的影响还不能满足提高成型效果的要求,应该对基本成型单元,如线、弧等进行参数之间规律的辨识研究,以建立相应模型,得到不同工艺参数下的模型特征,来降低零件建模及路径规划的复杂性. 近年来,神经网络的出现为解决非线性、不确定性、复杂性系统的建模问题提供了新的途径. 它能够逼近任意复杂非线性函数,建立关于系统输入输出关系的数学模型[9]. Suga等[10]将BP神……