基于智能算法的激光拼焊板性能預測系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、近年來，激光拼焊板在汽車工業(yè)的應用大大推進了車身輕量化進程。但長期以來，關于各種激光拼焊板的研發(fā)工作均局限于試驗分析和一般性理論研究，特別是涉及到各種激光拼焊板結構設計時，很少能給出定量的性能預測及結構參數優(yōu)化結果。若能在拼焊板結構設計中引入先進的預測技術和優(yōu)化技術，則可迅速而準確地預測激光拼焊板的性能并根據用戶目標性能及時調整和優(yōu)化結構參數，對激光拼焊板的研發(fā)和應用具有十分重要的工程意義。
　　 為此，本研究在江蘇省研究生創(chuàng)新

2、計劃項目(CXLX11_0561)的資助下，充分利用前期工作的成果，以幾種廣泛應用于機械制造行業(yè)的典型深沖鋼為研究對象，初步探索建立了一種具有自主知識產權的激光拼焊板性能預測的方法及系統(tǒng)。本文主要研究內容及創(chuàng)新性工作:
　　 (1)對拼焊后典型試樣的焊接接頭進行了金相檢驗以及顯微硬度測試，分析了焊縫及熱影響區(qū)微觀組織和硬度的分布情況。結果表明:合理調整激光光束的入射角度或入射位置，可以顯著改善焊縫成形質量;由于兩側母材的散熱性能

3、不一，會導致焊縫微觀組織在靠近不同母材的局部區(qū)域有較大差異;焊接接頭的硬度值均遠大于母材，沿焊縫中心向兩側下降，存在熱影響區(qū)一側下降較緩，而無熱影響區(qū)一側陡降。
　　 (2)通過對正交試驗結果的分析，探索得到了厚度比、焊縫位置和焊縫方向等結構參數對拼焊板屈服強度、抗拉強度、延伸率和焊縫移動量等性能指標的影響，分別得出了性能指標最優(yōu)時的結構參數組合以及影響這些性能的首要結構參數。
　　 (3)以結構參數作為輸入，性能指標作

4、為輸出，采用了基于蟻群算法優(yōu)化尋參的支持向量機回歸(Support Vector Machine Regression，SVMR)方法，建立了拼焊板性能預測模型，并對其進行精度檢驗與控制，結果表明，支持向量機回歸方法能確立拼焊板結構參數與性能之間的映射關系。
　　 (4)應用改進型非支配排序遺傳算法并結合已建立的性能預測模型對拼焊板性能進行了多目標優(yōu)化，然后利用定量的用戶偏好信息，從以上多組優(yōu)化結果中選擇出最終解，以此，得出了最