魏艷紅 張玉蓮

摘要：焊接結(jié)構(gòu)件的質(zhì)量在很大程度上由焊接工藝決定，優(yōu)質(zhì)的焊接工藝是保證焊接質(zhì)量的重要前提。設(shè)計一份合適的焊接工藝指導(dǎo)書需要焊接工程師具備扎實的專業(yè)知識和經(jīng)驗，查閱大量焊接標(biāo)準(zhǔn)及焊接工藝文件，工作量大，操作繁瑣且復(fù)雜。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，焊接工藝智能設(shè)計逐步進(jìn)入焊接領(lǐng)域，替代焊接專家進(jìn)行焊接工藝設(shè)計工作。介紹了國內(nèi)外焊接工藝智能設(shè)計的發(fā)展現(xiàn)狀及企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀，重點介紹了焊接工藝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫技術(shù)、焊接工藝設(shè)計專家系統(tǒng)技術(shù)、焊接工藝設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，展望了焊接工藝智能設(shè)計的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：焊接工藝設(shè)計;人工智能;數(shù)據(jù)庫;專家系統(tǒng)

中圖分類號：TG44? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ?文章編號：1001-2003（2020）09-0213-08

DOI：10.7512/j.issn.1001-2303.2020.09.23

0? ? 前言

焊接技術(shù)是多學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物[1]，其生產(chǎn)過程中涉及諸多流程，從焊前的焊接性分析、焊接工藝文件準(zhǔn)備，到焊接加工中的焊工和設(shè)備選擇，到焊后的缺陷檢測及分析、焊接結(jié)構(gòu)使用過程中的可靠性和安全性評定，每個過程都涉及大量的數(shù)據(jù)、知識和模型。

焊接工藝設(shè)計在焊接產(chǎn)品生產(chǎn)過程中占據(jù)非常重要的地位，合理的焊接工藝決定了焊接質(zhì)量和焊接性能。由于焊接過程本身的復(fù)雜性、多因素性和經(jīng)驗性，使得焊接工藝設(shè)計繁瑣而又復(fù)雜。一方面，物理、化學(xué)、力學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)推動了焊接領(lǐng)域中新技術(shù)、新工藝的研發(fā)，另一方面，數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)及模擬仿真技術(shù)為焊接數(shù)據(jù)和知識共享、重要參量建模和計算提供了有效手段，加快了焊接工藝設(shè)計智能化、數(shù)字化的發(fā)展。

1 國外發(fā)展現(xiàn)狀

在20世紀(jì)70年代末，日本[2]、美國[3-4]、英國[5-6]、德國等工業(yè)發(fā)達(dá)國家就意識到數(shù)據(jù)對焊接工藝的重要性，相繼將數(shù)據(jù)庫技術(shù)和專家系統(tǒng)技術(shù)引入到焊接領(lǐng)域。從最開始針對焊接某一方面數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，如焊接材料數(shù)據(jù)庫、焊接方法數(shù)據(jù)庫、焊接工藝文檔數(shù)據(jù)庫等，到后期使用專家系統(tǒng)設(shè)計一定的推理機制，搭建可以進(jìn)行焊接工藝評定必要性判斷的焊接工藝評定專家系統(tǒng)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，焊接智能工藝設(shè)計系統(tǒng)逐漸被應(yīng)用于航空航天、船舶橋梁、軌道車輛等領(lǐng)域。

美國桑迪亞國家實驗室[7]設(shè)計了一個集成產(chǎn)品設(shè)計和處理決策的并行工程系統(tǒng)，根據(jù)不同的焊后性能進(jìn)行不同的焊接接頭設(shè)計和焊接工藝設(shè)計。系統(tǒng)考慮了熔焊和固態(tài)焊接，包括6種電弧焊和高能束焊方法、6種電阻和摩擦焊方法以及近40種焊接接頭幾何形狀。

沙特阿拉伯國王大學(xué)[8]針對金屬焊接工藝涉及面廣、知識面廣的特點，建立了一個基于知識的金屬焊接工藝設(shè)計系統(tǒng)，可根據(jù)具體情況確定最合適的焊接工藝，包括電弧焊、高能束焊等30種重要的焊接工藝被納入該系統(tǒng)。系統(tǒng)將產(chǎn)品類型的焊接性進(jìn)行分類，通過其不同的材料類型、材料厚度、焊接方法、接頭類型和焊接位置來確定最佳焊接工藝參數(shù)。

澳大利亞昆士蘭理工大學(xué)[9]設(shè)計了一個針對管道的焊接工藝參數(shù)智能設(shè)計系統(tǒng)，系統(tǒng)界面及原理如圖1所示，通過設(shè)計兩個BP（Back Propagation，反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一個校正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，制定管道焊接時各道次焊接工藝參數(shù)和焊接位置。同時利用系統(tǒng)設(shè)計的焊接參數(shù)進(jìn)行試驗，證明了接口標(biāo)準(zhǔn)和智能控制技術(shù)在提高生產(chǎn)效率、生產(chǎn)質(zhì)量和降低系統(tǒng)集成成本方面的可行性。

韓國首爾國立工業(yè)大學(xué)[10]針對鐵路車輛車體用擠壓A6005鋁合金進(jìn)行攪拌摩擦焊工藝優(yōu)化設(shè)計，以提高攪拌摩擦焊構(gòu)件的拉力。根據(jù)攪拌摩擦焊機的轉(zhuǎn)速、焊接速度和傾斜角度，利用響應(yīng)面分析法估計目標(biāo)函數(shù)，基于QP（quadratic programming，二次規(guī)劃）算法求出工藝參數(shù)設(shè)計的最優(yōu)值。采用該方法可以對不同材料、厚度的基材進(jìn)行攪拌摩擦焊工藝的優(yōu)化設(shè)計。

加拿大恩橋天然氣公司[11]建立和開發(fā)了一種有效的焊接智能工藝設(shè)計系統(tǒng)?？紤]了母材的選擇、焊接工藝參數(shù)選擇、焊接耗材選擇和焊接試驗驗收標(biāo)準(zhǔn)等問題，同時確保了使用的適宜性和適當(dāng)?shù)娜笨陧g性要求。

2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 焊接工藝軟件研究基礎(chǔ)

20世紀(jì)80年代，我國開始進(jìn)行焊接數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)研究[12]，到90年代中期完成了初步探索，形成了我國焊接工藝軟件的基本框架。清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、天津大學(xué)在此領(lǐng)域做出了較大貢獻(xiàn)。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)[13]和天津大學(xué)[14-15]都針對鍋爐和壓力容器的焊接過程，建立了相應(yīng)的焊接工藝設(shè)計相關(guān)平臺。哈工大建立了焊接工藝規(guī)程設(shè)計及焊接接頭機械性能預(yù)測專家系統(tǒng)，在系統(tǒng)分析了焊接工程領(lǐng)域知識的特點后，提出了利用現(xiàn)有焊接工藝數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)和歸納出焊接工藝設(shè)計知識，并研究探索了從數(shù)據(jù)庫到知識庫轉(zhuǎn)化的模型和途徑，利用機器學(xué)習(xí)方法成功地從焊接工藝數(shù)據(jù)庫中自動總結(jié)出有關(guān)焊接材料選擇的規(guī)則，部分解決了焊接專家系統(tǒng)知識獲取的難題。而天津大學(xué)以基于大量詳實的工藝資料分析總結(jié)出的典型工藝過程為基礎(chǔ)，采用面向鍋爐、壓力容器生產(chǎn)的成組編碼方法，對鍋爐、壓力容器的典型產(chǎn)品及零部件可制定出準(zhǔn)確可靠的制造工藝過程文件;并且由工藝評定報告和接頭信息可制定出直接適用于生產(chǎn)過程的焊接工藝規(guī)程，方便了焊接生產(chǎn)及質(zhì)量的管理工作，滿足了焊接工程的實際需要。

同時，哈爾濱工業(yè)大學(xué)針對鋁合金開發(fā)出了可制定焊接工藝方案的專家系統(tǒng)[16]，能夠根據(jù)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、母材性能等要求選擇出合適的焊接方法、焊接材料、焊接順序等焊接工藝參數(shù)。天津大學(xué)開發(fā)了一個焊條電弧焊焊接工藝制定專家系統(tǒng)[17]，根據(jù)用戶提供的必要條件，可自動完成焊縫材料的選擇，同時完成預(yù)熱、后熱規(guī)范及層間溫度的確定，焊接工藝參數(shù)及焊后熱處理規(guī)范的制定工作，并給出完整的焊接工藝報告，促進(jìn)了焊接生產(chǎn)的自動化進(jìn)程。

清華大學(xué)[18]建立了多種焊接規(guī)范參數(shù)設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型，并通過大量實際焊接工藝數(shù)據(jù)訓(xùn)練并驗證模型，將人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合，開辟了焊接工藝智能設(shè)計的新方向。

前期探索性研究以數(shù)據(jù)庫、知識庫為支撐，以焊接性分析、焊接工藝設(shè)計、焊接工藝評定為目標(biāo)，形成以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)為核心的焊接工藝準(zhǔn)備相關(guān)軟件，這為焊接工藝軟件從實驗室走向企業(yè)奠定了堅實基礎(chǔ)。

2.2 焊接工藝智能設(shè)計發(fā)展現(xiàn)狀

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為焊接數(shù)據(jù)、經(jīng)驗和知識共享提供了有利支撐。焊接數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化成為企業(yè)發(fā)展目標(biāo)，基于企業(yè)實際需求的焊接數(shù)據(jù)和知識共享平臺建設(shè)受到重視，焊接數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用水平顯著提升，知識獲取方法、智能推理機制、機器學(xué)習(xí)算法的深入研究提升了焊接工藝設(shè)計軟件的智能水平，高等院校研究的焊接工藝設(shè)計軟件在企業(yè)實際應(yīng)用中初露鋒芒。

南京航空航天大學(xué)通過研究航空材料焊接數(shù)據(jù)及知識特點，開發(fā)了航空材料焊接數(shù)據(jù)和知識共享平臺[19]，將焊接工藝技術(shù)文件、焊接基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、焊接專家知識進(jìn)行有機結(jié)合并進(jìn)行知識共享，材料種類包括鎂合金、鋁合金、鈦合金、銅合金、不銹鋼、碳鋼和低合金鋼，其母材合金成分性能子系統(tǒng)如圖2所示。系統(tǒng)具備柔性化、增量式的特點，企業(yè)在使用過程中可根據(jù)需求對數(shù)據(jù)分級進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)企業(yè)的長期發(fā)展。針對壓力容器[20]和高速機車行業(yè)[21]的需求，分別建立了相應(yīng)的焊接工藝設(shè)計系統(tǒng)，高速機車焊接工藝設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中知識獲取通過對相關(guān)焊接標(biāo)準(zhǔn)手冊、焊接規(guī)范以及成熟的焊接工藝文件進(jìn)行整理分析，采用知識工程師人工獲取及半自動知識編輯器來完成。此外，還依據(jù)鈦合金焊接性特點開發(fā)了鈦合金焊接工藝設(shè)計系統(tǒng)[22]。

重慶大學(xué)[23]在已有的焊接工藝專家系統(tǒng)和焊接工藝數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計開發(fā)了焊接工藝智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。將焊接材料、焊接方法、焊接設(shè)備及相應(yīng)的焊接知識存入數(shù)據(jù)庫，使用產(chǎn)生式規(guī)則表示法及正向推理機制合理制定包括焊接工藝規(guī)程、焊接工藝卡片、焊接工藝指導(dǎo)書等焊接工藝文件。

江蘇科技大學(xué)[24]針對焊接工藝設(shè)計過度依賴專家經(jīng)驗的問題，提出了焊接工藝模糊規(guī)則挖掘算法，通過挖掘焊接方式、焊接電流、焊接電壓、焊接速度等焊接參數(shù)設(shè)計要求與累積的焊接工藝實例，以層次結(jié)構(gòu)式的存儲模式構(gòu)建了焊接工藝知識庫。并以實例推理與規(guī)則推理相結(jié)合的混合推理機制實現(xiàn)了船舶分段焊接工藝設(shè)計。

天津大學(xué)[25]以常用低合金鋼材的焊接施工作為實例，以低合金鋼焊接性和焊接工藝制定為專家系統(tǒng)的邏輯分析結(jié)果，建立了包括焊接母材金屬、焊接資料、焊絲、坡口形式、焊接方法選擇和焊接設(shè)備等相關(guān)的數(shù)據(jù)資料庫，為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)的焊接工藝設(shè)計書、焊接工藝評定報告以及焊接工藝規(guī)程等焊接文件，實現(xiàn)了利用專家系統(tǒng)制定完善的低合金鋼材料焊接工藝設(shè)計功能。

天津理工大學(xué)[26]為解決大構(gòu)件焊接過程工藝復(fù)雜的問題，設(shè)計了一套工藝數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，將工藝設(shè)計過程分為成熟產(chǎn)品工藝設(shè)計、類似成熟產(chǎn)品工藝設(shè)計及新產(chǎn)品工藝設(shè)計三個部分，設(shè)計不同的推理機制來制定工藝文件，大大提高了焊接過程的自動化程度，其主要功能架構(gòu)如圖4所示。

山東大學(xué)[27]為滿足焊接機器人智能焊接過程，開發(fā)了包含焊接件幾何形狀、焊接材料、焊接工藝參數(shù)的焊接任務(wù)數(shù)據(jù)模型，支持焊接智能工藝設(shè)計，并且實現(xiàn)了CAD/CAPP/CAM的無縫信息集成。

2.3 企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀

除了高等院校初期針對企業(yè)實際需求獨立研究的各類焊接工藝智能設(shè)計系統(tǒng)之外，不同行業(yè)陸續(xù)與高等院校合作開發(fā)了各種焊接工藝設(shè)計平臺。

中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所先后研制了不銹鋼焊接工藝設(shè)計專家系統(tǒng)[28]與焊接方法選擇評價系統(tǒng)[29]。前者針對奧氏體不銹鋼、鐵素體不銹鋼、馬氏體不銹鋼、雙相不銹鋼、沉淀硬化型不銹鋼、鑄造耐熱不銹鋼，實現(xiàn)了電子束焊、激光焊、等離子弧焊和真空釬焊的焊接工藝推理及設(shè)計。后者選取質(zhì)量、時間和成本作為綜合評價指標(biāo)，為焊接方法的擇優(yōu)選擇提供依據(jù)。

上海航天設(shè)備制造總廠[30]針對攪拌摩擦焊（Friction Stir Welding，F(xiàn)SW）工藝特點，采用基于支持向量機預(yù)測模型和基于規(guī)則的知識表示方法，構(gòu)建了FSW工藝專家系統(tǒng)。系統(tǒng)以前進(jìn)速度和旋轉(zhuǎn)速度為模型輸入?yún)?shù)，接頭力學(xué)性能作為規(guī)則輸入，能夠預(yù)測出一定工藝參數(shù)范圍內(nèi)的FSW接頭質(zhì)量，為工藝保障部門提供科學(xué)的工藝決策依據(jù)。

沈陽飛機工業(yè)（集團(tuán)）有限公司先后開發(fā)了基于WEB的鈦合金焊接資源數(shù)據(jù)庫[31]以及鋼材焊接缺陷檢測的知識庫[32]，并集成設(shè)計了一套包含鍛、鑄、熱、表、焊的飛機計算機輔助工藝過程設(shè)計系統(tǒng)[33]，顯著提高了工藝設(shè)計的規(guī)范性和效率，縮短了零件制造周期。

成都飛機工業(yè)（集團(tuán)）有限公司[34]研發(fā)了集焊接數(shù)據(jù)庫平臺、工藝設(shè)計專家系統(tǒng)平臺和焊接信息管理平臺為一體的焊接數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)，實現(xiàn)了焊接數(shù)據(jù)的存儲與管理、焊接工藝文件的自動設(shè)計及打印、焊接工藝流程的在線管理和控制等功能。

經(jīng)過幾十年的堅守和發(fā)展，我國焊接工藝軟件已具有完全自主產(chǎn)權(quán)，為我國的焊接數(shù)字化與智能化發(fā)展提供了可靠的平臺支撐，有效提高了焊接工藝設(shè)計的智能化程度。

3 焊接工藝智能設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)

3.1 焊接工藝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫技術(shù)

數(shù)據(jù)庫是焊接工藝數(shù)據(jù)存儲的基礎(chǔ)和核心。數(shù)據(jù)庫的規(guī)范化設(shè)計過程主要包括需求分析、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計、物理結(jié)構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫搭建及數(shù)據(jù)庫運行和維護(hù)[35]，而數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)設(shè)計包括數(shù)據(jù)庫的概念設(shè)計、邏輯設(shè)計和物理設(shè)計，又稱為靜態(tài)模型設(shè)計，一般在設(shè)計后不會輕易改變，所以數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)設(shè)計決定了數(shù)據(jù)是否能夠充分及高效使用。

數(shù)據(jù)庫的概念結(jié)構(gòu)設(shè)計是將所獲得的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行梳理，了解其中的聯(lián)系與約束，明確數(shù)據(jù)的實際屬性，主要包括數(shù)據(jù)實體（Entity），數(shù)據(jù)屬性（Attribute）及數(shù)據(jù)關(guān)系（Relation），其表現(xiàn)形式為E-R（Entity -Relation）圖。邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計的任務(wù)是將在概念結(jié)構(gòu)設(shè)計階段建立的E-R圖按照一定的轉(zhuǎn)換規(guī)則轉(zhuǎn)換為一種關(guān)系模式。物理結(jié)構(gòu)設(shè)計可分為五步完成，前三步為存儲記錄結(jié)構(gòu)設(shè)計，確定數(shù)據(jù)存儲位置和設(shè)計訪問方法，主要涉及到物理數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的設(shè)計，后兩步是考慮完整性、安全性以及程序設(shè)計。主要涉及的工作是確定數(shù)據(jù)庫表的名稱，以及每個數(shù)據(jù)庫表中的字段和屬性，確定各個數(shù)據(jù)表需要建立的索引以及數(shù)據(jù)表之間的聯(lián)系，將之前的邏輯模式轉(zhuǎn)化為設(shè)計表格。

3.2 焊接工藝設(shè)計專家系統(tǒng)技術(shù)

專家系統(tǒng)（Expert System）是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能系統(tǒng)，通過對人類專家的問題求解能力的建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問題，達(dá)到具有與專家同等的解決問題能力的水平[36]。專家系統(tǒng)構(gòu)造如圖5所示，主要由知識庫和推理機構(gòu)成，知識庫的創(chuàng)建主要包括知識獲取和知識表示，推理機負(fù)責(zé)解釋知識，根據(jù)知識的語義，對按一定策略找到的知識進(jìn)行解釋執(zhí)行，并將結(jié)果記錄到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫中。

知識庫中包括基本事實、規(guī)則和其他有關(guān)信息。焊接知識庫中的知識源于焊接領(lǐng)域?qū)＜?，是決定專家系統(tǒng)能力的關(guān)鍵，即知識庫中知識的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平[37]。所以知識獲取對知識庫的創(chuàng)建有著至關(guān)重要的作用。知識分為顯性知識和隱性知識，顯性知識主要是指可被明確表達(dá)的知識，如焊接行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、焊接工藝文件等，一般由軟件開發(fā)人員收集或焊接工程師提供，然后以一定知識表示方式存儲在系統(tǒng)知識庫中。隱性知識難以被明確表示，通常包括專家的經(jīng)驗知識，如板厚與焊接方法、熱源參數(shù)之間的關(guān)系，主要依靠與專家交流后，總結(jié)分析，最后轉(zhuǎn)化為計算機代碼可以表現(xiàn)出來的規(guī)則。

獲取相關(guān)知識之后，使用相應(yīng)的知識表示方式將知識充分表達(dá)出來，主要方式有邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法和框架表示法。邏輯表示法主要是一種具有數(shù)理邏輯的表示方法，有明確的形式定義，可以表示基本事實;產(chǎn)生式表示法可以表示規(guī)則性知識，常用if語句進(jìn)行表述，如果滿足P1條件，則指向Q1結(jié)果，若滿足P2條件，則指向Q2結(jié)果，以此類推;框架表示法表示的知識一般都是系統(tǒng)、有層次的，可以用某些屬性來表示特征的，所表達(dá)的信息可以很方便的進(jìn)行搜索和匹配，十分契合焊接工藝參數(shù)相關(guān)信息的表達(dá)。

推理機決定系統(tǒng)運用知識的能力，最基本的推理機制有基于規(guī)則推理（Rule-Based Reasoning，RBR）和基于實例推理（Case-Based Reasoning，CBR）。基于規(guī)則推理機制適合知識的產(chǎn)生式表示法，根據(jù)已知條件，使用一組產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行事實匹配，直到規(guī)則匹配完全，結(jié)束推理過程?；趯嵗评頇C制是一種對過去成功實例和經(jīng)驗的再次利用，解決當(dāng)前問題的類比推理方法，適合于存在豐富經(jīng)驗的焊接領(lǐng)域，也常常使用兩種機制混合推理方式[38]。焊接工藝參數(shù)在某些情況下知識規(guī)則提取困難，基于實例推理的推理機制可以通過建立實例庫儲存各具體工藝情況下的工藝實例，有效解決制造工藝知識規(guī)則提取困難及不確定性的問題。而基于規(guī)則推理則可以覆蓋到還沒有形成系統(tǒng)性知識框架的焊接工藝智能設(shè)計模塊。

3.3 焊接工藝設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理系統(tǒng)，借由一組相互連接的節(jié)點組成一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)中的輸入特征變量傳遞給結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元節(jié)點，神經(jīng)元的激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了非線性因素，因而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對復(fù)雜非線性關(guān)系進(jìn)行建模[39]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本上對學(xué)習(xí)任何類型的特征變量關(guān)系都非常靈活，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有多個非線性的層和參數(shù)，因此非常適合對復(fù)雜的非線性關(guān)系進(jìn)行建模。

BP網(wǎng)絡(luò)是目前在焊接領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[40]。典型的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層，輸入層常為焊接過程中預(yù)期達(dá)到的焊接結(jié)果，如熔深、熔寬、母材信息、接頭信息等，通過隱含層設(shè)計的函數(shù)推測計算出輸出層參數(shù)，通常為焊接電流、焊接電壓等焊接工藝參數(shù)，典型的結(jié)構(gòu)如圖6所示[37]。采用大量的數(shù)值模擬和實驗數(shù)據(jù)，取不同的隱元數(shù)目和函數(shù)曲線對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練，不斷驗證并調(diào)整隱含層函數(shù)的類型及系數(shù)，從而減少輸出誤差，完成焊接工藝智能設(shè)計過程。

4 趨勢展望

隨著人工智能算法及數(shù)值模擬技術(shù)的不斷更新?lián)Q代，焊接工藝設(shè)計的智能化程度也會不斷加深，根據(jù)近些年來涌現(xiàn)的新技術(shù)，對焊接工藝智能設(shè)計作出展望：

（1）知識庫結(jié)構(gòu)與規(guī)模是專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，將元知識引入專家系統(tǒng)，可以大大加強知識的利用效率。元知識指的是知識的知識，知識背后的本質(zhì)、運行規(guī)則，其能推演出一般場景，而推演邏輯形成了知識體系。建立元知識庫，能夠優(yōu)化知識庫的自動獲取知識能力，增強專家系統(tǒng)在焊接工藝設(shè)計方面的可靠性。

（2）隨著“德國工業(yè)4.0”和“中國制造2025”規(guī)劃的實施，數(shù)字孿生在制造業(yè)開始擁有一席之地。數(shù)字孿生技術(shù)是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。數(shù)字孿生技術(shù)能夠動態(tài)評估不同的焊接工藝，將極大地推進(jìn)焊接工藝設(shè)計智能化的步伐。

（3）除了焊接領(lǐng)域，鑄造、熱處理等其他加工領(lǐng)域的工藝智能設(shè)計也在同步發(fā)展。在數(shù)字孿生和元知識庫的技術(shù)支持下，可以進(jìn)行多流程協(xié)同工藝設(shè)計：用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建一個虛擬的生產(chǎn)過程孿生體，性能數(shù)據(jù)會在本體和孿生體之間雙向流動，根據(jù)孿生體反饋的信息，實時修正本體工藝設(shè)計，有效提升工藝可靠性及實用性，降低工藝設(shè)計工作量及其風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳善本， 吳林. 焊接智能化技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展[C]. 天津： 第十次全國焊接會議， 2001.

[2] 益本功. 日本焊接數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究委員會的活動現(xiàn)狀和課題[J]. 溶接學(xué)會志， 1986（1）： 41-49.

[3] Brosilow R. Computers for welding： status report[J]. WeldingDesign&Fabrication， 1989， 56（3）： 81-89.

[4] Nask B. Welding procedure review using a personalcomputer[J]. Welding Journal， 1995， 74（11）： 34-43.

[5] Lucas W. Micro-computer system， software and expertsystem for welding engineering[J]. Welding Journal， 1987， 66（4）： 19-30.

[6] Siewet T A. What's available in welding software[J].?Welding Journal， 1995， 74（11）： 34-43.

[7] Mitchiner J L， Kleban S D， Hess B V， et al. SmartWeld：a knowledge-based approach to welding[J]. Pro-ceedings. Artificial Intelligence & Manufacturing Research Planning Workshop， 1996， 12（1）： 129-135.

[8] Darwish S M， Tamimi A A， Al-Habdan S. A knowledgebase for metal welding process selection[Z]. Elsevier Ltd.， 1997（37）： 1007-1023.

[9] Kim I S， Jeong Y J， Lee C W， et al. Prediction of weldingparameters for pipeline welding using an intelligent system[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology， 2003， 22（9-10）： 713-719.

[10] Kim W， Goo B， Won S. Optimal Design of Friction StirWelding Process to Improve Tensile Force of the Joint of A6005 Extrusion[J]. Materials and Manufacturing Processes， 2010， 25（7）： 637-643.

[11] Lu Junfang， Huntley Bob， Ludwig Luke. Developmentof an Effective ASME IX Welding Procedure Qualification Program for Pipeline Facility and Fabri-cation Welding[C]. International Pipeline Conference， 2016.

[12] 李巍， 魏艷紅. 焊接工程數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)綜述[J]. 焊接，2006（11）： 17-21.

[13] 魏艷紅. 鍋爐及壓力容器焊接工程、數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)的研制[D]. 黑龍江： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 1993.

[14] 李寶清. 鍋爐及壓力容器計算機輔助工藝過程設(shè)計系統(tǒng)的研制[D]. 天津： 天津大學(xué)， 1999.

[15] 李英. 壓力容器的計算機輔助焊接工藝評定系統(tǒng)研制[D]. 天津： 天津大學(xué)， 1997.

[16] 武傳松， 徐健， 吳林. 制定鋁合金焊接工藝方案的專家系統(tǒng)[J]. 焊接學(xué)報， 1991（02）： 116-120.

[17] 趙暉. 焊接工藝制定專家系統(tǒng)的研究[D]. 天津： 天津大學(xué)， 1997.

[18] 彭金寧， 陳丙森， 朱平. 焊接工藝參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能設(shè)計[J]. 焊接學(xué)報， 1998（1）： 21-26.

[19] 徐振亮. 航空材料焊接數(shù)據(jù)共享平臺研究[D]. 江蘇：南京航空航天大學(xué)， 2009.

[20] 喬燕. 基于ASME的壓力容器焊接制造數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)[D]. 江蘇： 南京航空航天大學(xué)， 2011.

[21] 肖金枝. 基于知識工程的高速機車車輛焊接專家系統(tǒng)研究[D]. 江蘇： 南京航空航天大學(xué)， 2013.

[22] 萬麗雯. 鈦合金焊接工藝設(shè)計及熱影響區(qū)組織預(yù)測系統(tǒng)的建立[D]. 江蘇： 南京航空航天大學(xué)， 2011.

[23] 童彥剛， 楊再貴， 侯廷紅， 等. 焊接工藝智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 焊管， 2004（06）： 31-34.

[24] 戴凱云. 船舶焊接工藝輔助規(guī)劃及其仿真驗證技術(shù)研究[D]. 江蘇： 江蘇科技大學(xué)， 2016.

[25] 王桂川. 低合金鋼焊接工藝設(shè)計專家系統(tǒng)開發(fā)[D].天津： 天津大學(xué)， 2016.

[26] 王殿衛(wèi)， 郭津津， 武剛. 大構(gòu)件焊接軟件系統(tǒng)總體設(shè)計[J]. 焊接技術(shù)， 2019， 48（12）： 57-61.

[27] Shen W， Hu T， Zhang C， et al. A welding task data modelfor intelligent process planning of robotic welding[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing， 2020（64）： 101934.

[28] 劉立鵬， 魏艷紅， 梁寧， 等. 不銹鋼焊接性分析與焊接工藝設(shè)計專家系統(tǒng)[J]. 焊接技術(shù)， 2009，38（07）： 30-34.

[29]? 魏艷紅， 唐彬， 梁寧， 等. 基于模糊綜合評判模型的焊接方法選擇評價系統(tǒng)[J]. 焊接學(xué)報， 2011，32（4）： 71-74.

[30] 陳華斌， 程磊， 董豐波， 等. 基于支持向量機的FSW家系統(tǒng)設(shè)計[C]. 北京： 2012年中國機器人焊接學(xué)術(shù)與技術(shù)交流會， 2012.

[31] 唐彬， 魏艷紅， 倪家強， 等. 可遠(yuǎn)程共享的鐵合金焊接選材智能數(shù)據(jù)庫設(shè)計[J]. 焊接， 2010（06）： 64-67.

[32] 倪家強， 蘇杭， 梁硼， 等. 鋼材焊接缺陷診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 電焊機， 2012（01）： 78-82.

[33] 胡燁， 伏桂瑾. 基于知識的飛機熱工藝設(shè)計CAPP系統(tǒng)[J]. 金屬熱處理， 2019（11）： 178-181.

[34] 王巧玲， 榮建， 陳洪宇， 等. 航空用焊接數(shù)據(jù)庫及專家系統(tǒng)平臺的設(shè)計與開發(fā)[J]. 電焊機， 2018， 48（9）： 16-20.

[35] 劉甫迎， 王道學(xué)， 黨晉蓉. 數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用（Oracle）實用教程[M]. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2004.

[36] Negnevitsky M. Artificial Intelligence： A Guide toIntelligent Systems（Second Ed）[M]. Addison-Wesley， 2005.

[37] 祁明娟. 基于以太網(wǎng)的MIG焊工藝設(shè)計與監(jiān)測系統(tǒng)[D]. 江蘇： 南京航空航天大學(xué)， 2018.

[38] 周敏， 任勇， 張華， 等. 基于CBR和RBR的再制造零件修復(fù)工藝智能決策系統(tǒng)[J]. 制造技術(shù)與機床， 2014（1）：111-117.

[39] 李沖健. TA5鈦合金TIG焊接工藝及工藝優(yōu)化模型研究[D]. 遼寧： 大連理工大學(xué)， 2019.

[40] 郭艷平， 陳劍虹， 侯鳳貞. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的CMT脈沖焊接焊縫幾何形狀預(yù)測[J]. 鑄造技術(shù)， 2018， 39（11）： 2575-2579.

Research progress on intelligent design of welding process

WEI Yanhong， ZHANG Yulian

（College of Material Science and Technology， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， Nanjing 211106， China）

Abstract： The quality of welded structural parts is largely determined by the welding process， which is an important prerequisite to ensure the welding quality. To design a suitable welding procedure instruction， it's necessary for welding engineers to have solid professional knowledge and rich experience. Consulting a large number of welding standards and welding process documents is also unavoidably which implies heavy workload and complicated operations. With the development of various artificial intelligence technologies， intelligent process planning technology has been introduced the field of welding， and experts have been replaced to carry out welding process design work gradually. This paper introduces the development status of intelligent design of welding process at home and abroad and the common intelligent design technical means. The domestic development path of intelligent welding process design is mainly introduced. After decades of development， our welding process intelligent design system has independent intellectual property rights. Finally， the development trend is prospected as well.

Key words： welding process design; artificial intelligence; database; expert system