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        鎢極惰性氣體保護焊電弧增材制造單焊道尺寸預(yù)測

        2020-12-01 02:02:10呂彥明周文軍白少昀
        機械工程材料 2020年11期
        關(guān)鍵詞:增材電弧權(quán)值

        趙 鵬,呂彥明,,周文軍,潘 宇,白少昀

        (江南大學(xué) 1.機械工程學(xué)院,2.江蘇省食品先進制造裝備技術(shù)重點實驗室,無錫 214122)

        0 引 言

        隨著我國航空航天、國防軍工等產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)制造工藝已經(jīng)很難滿足其復(fù)雜零件的加工要求,制造業(yè)迫切需要新的加工方法來提高制造效率,降低成本,同時保證產(chǎn)品的可靠性。近年來,快速成形技術(shù)進入人們的視線并迅速得到重視與發(fā)展,電弧增材制造作為其重要分支亦成為研究熱點之一。

        電弧增材制造是一種以電弧為熱源,基于逐層熔覆原理,利用弧焊工具和絲材直接堆焊生成零件的成形技術(shù)。電弧增材制造按引弧方式分為熔化極氣體保護焊(Gas Metal Arc Welding, GMAW)、鎢極惰性氣體(Tungsten Inert Gas, TIG)保護焊、埋弧自動焊(Submerged Arc Welding, SAW)和等離子弧焊(Plasma Arc Welding, PAW)。其中,TIG焊具有電弧穩(wěn)定、熱輸入小等特點,成為常用熱源之一。焊道重疊是WAAM技術(shù)的本質(zhì)。焊道橫截面呈現(xiàn)光滑曲面形狀,因此常近似地用拋物線、圓弧、余弦[1-4]3種函數(shù)曲線來表示,以便進行仿真和理論研究。DING等[1]通過曲線擬合建立單個焊道的模型,發(fā)現(xiàn)拋物線模型和余弦模型都可以準確擬合出單個焊縫。JUN等[5]發(fā)現(xiàn)送絲速度與焊接速度之比對焊道截面形狀有一定影響,當(dāng)比值小于12.5時,拋物線模型更準確,當(dāng)比值在12.5~30.0時,圓弧模型更加準確。在焊道形狀和尺寸參數(shù)中,最重要的為熔寬和余高,只有明確其與焊接工藝參數(shù)之間的關(guān)系,才能對不同工藝參數(shù)下的焊道尺寸進行預(yù)測,從而規(guī)劃整個熔覆層的成形過程。徐健寧[6]采用二次通用旋轉(zhuǎn)回歸設(shè)計方法設(shè)計試驗方案,通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計檢驗,得出了置信度較高的以焊接電流、焊接速度和送絲速度為因子的焊縫幾何尺寸回歸方程。張金田[7]發(fā)現(xiàn)熔寬、余高與送絲速度、焊接速度之間存在非線性關(guān)系,并采用回歸分析方法預(yù)測了冷金屬過渡(CMT)焊道的寬度和余高,揭示了單因素變量對焊道尺寸的影響。

        由于焊接是一個高度非線性、多變量、強耦合,同時又具有大量隨機不確定因素的復(fù)雜過程,因此單純的回歸方程可能難以準確預(yù)測工藝參數(shù)與焊道形狀、尺寸間的復(fù)雜關(guān)系。張吉會[8]對比了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸方程模型在性能預(yù)測方面的差異,發(fā)現(xiàn)在預(yù)測與泛化這兩種能力上,前者更具優(yōu)勢。針對復(fù)雜的焊接過程,王清[9]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對焊接接頭的拉伸性能進行了預(yù)測。對于同樣復(fù)雜的機床熱誤差,鄭金勇[10]采用遺傳算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行建模,探討了溫度與熱誤差之間的關(guān)系。基于上述研究,TIG電弧增材制造工藝參數(shù)與焊道尺寸之間的復(fù)雜映射關(guān)系亦可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行擬合預(yù)測。為此,作者以GH4169鎳基高溫合金為研究對象,利用正交試驗設(shè)計TIG電弧增材制造工藝,研究了焊接電流、焊接速度、送絲速度對焊道熔寬和余高的影響,借助MATLAB軟件建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并采用遺傳算法對其進行優(yōu)化,得到了單焊道尺寸的預(yù)測模型。

        1 試驗設(shè)備和方法

        試驗用TIG電弧增材制造平臺由VMC600加工中心、YC-315TX TIG電焊機、WF-007A填絲機和LX-20冷卻循環(huán)水箱組成,保護氣體為純度99.999%的氬氣,設(shè)計如圖1所示的夾具將焊槍集成到加工中心主軸上,將焊槍垂直固定,通過數(shù)控代碼控制主軸上下移動、工作臺前后左右移動來實現(xiàn)焊槍填充軌跡。為了自動控制引弧、息弧和送絲過程,將電焊機、填絲機與加工中心進行通信,生成相應(yīng)CNC代碼。

        圖1 焊槍集成情況Fig.1 Integration of welding torch

        以尺寸為600 mm×400 mm×20 mm的45鋼板作為大基板,將其與加工中心工作臺做絕緣處理。為了方便試驗進行,選用直徑為1.6 mm的GH4169鎳基高溫合金焊絲作為熔覆材料在10 mm厚的小基板上進行沉積成形。

        焊道成形質(zhì)量與焊接電流、焊接速度、送絲速度、保護氣體流量、弧長和鎢極伸出量等參數(shù)有關(guān),由于焊接電流、焊接速度、送絲速度是影響成形的主要因素且具有可控性,故試驗只針對這3個工藝參數(shù)進行研究,每個參數(shù)選取4個水平,采用L16(43)正交表(表1)進行試驗方案設(shè)計。保護氣體流量為15 L·min-1,弧長為5 mm,鎢極伸出量為6 mm,送絲角度約為30°。

        表1 GH4169合金TIG電弧增材制造工藝參數(shù)Table 1 TIG arc additive manufacturing process parameters of GH4169 alloy

        2 試驗結(jié)果與討論

        2.1 工藝參數(shù)對熔寬的影響

        由圖2可以看出,熔寬隨著焊接電流的增加近似線性增大,隨著焊接速度的增加近似線性降低,隨著送絲速度的增加先增大后降低。究其原因,增材制造過程中隨著焊接電流的增加,電弧的弧柱直徑增大,其對基板的加熱寬度亦增大,即熔池寬度變大,熔池凝固形成的焊道隨之變寬,故熔寬增大;隨著焊接速度的增加,單位長度內(nèi)的熔覆量下降,故熔寬減??;隨著送絲速度的增加,熔寬因熔覆量增加先增大,但在熱輸入一定、焊接電流和焊接速度不變的情況下,當(dāng)熔寬增大到一定程度,送絲量繼續(xù)增大時,絲材就會吸收一部分熱量,使基板熱量降低,熔寬又會有所下降。

        圖2 熔寬隨TIG電弧增材制造工藝參數(shù)的變化曲線Fig.2 Variation curves of melt width with TIG arc additive manufacturing process parameters: (a) welding current;(b) welding speed and (c) wire feeding speed

        2.2 工藝參數(shù)對余高的影響

        由圖3可以看出,余高與送絲速度近似呈線性正相關(guān),與焊接電流和焊接速度則呈負相關(guān)。結(jié)合上述分析可知,在其他因素不變的情況下,熔池寬度隨著焊接電流的增加而增大,當(dāng)熔覆量不變時,余高就會相應(yīng)降低。而焊接速度的增加會使單位長度內(nèi)的熔覆量和熱輸入都減小,在兩者綜合影響下余高降低。隨著送絲速度的增加,熔覆量增大,但基板熱量降低,兩者疊加導(dǎo)致余高增加。

        圖3 余高隨TIG電弧增材制造工藝參數(shù)的變化曲線Fig.3 Variation curves of reinforcement with TIG arc additive manufacturing process parameters: (a) welding current;(b) welding speed and (c) wire feeding speed

        3 焊道尺寸模型的建立

        3.1 焊道尺寸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu),每層由多個神經(jīng)元構(gòu)成,試驗選擇3層(包括輸入層、隱含層、輸出層)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別創(chuàng)建熔寬預(yù)測模型和余高預(yù)測模型,其結(jié)構(gòu)如圖4所示,其中Xi為輸入向量,ωin為突觸權(quán)值,bn為隱含神經(jīng)元向量,b為輸出向量,i為輸入樣本數(shù),n為網(wǎng)絡(luò)輸出樣本數(shù)。輸入層和輸出層用于數(shù)據(jù)的輸入和輸出,神經(jīng)元個數(shù)分別與輸入量、輸出量一致,隱含層神經(jīng)元個數(shù)會影響預(yù)測效果,根據(jù)經(jīng)驗公式可得其范圍為413個,該經(jīng)驗公式表達式為

        圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 BP neural network structure

        (1)

        式中:S1,R,S2分別為隱含層、輸入層、輸出層的神經(jīng)元個數(shù);a為110的整數(shù)。

        通過比較不同隱含層神經(jīng)元數(shù)目下的網(wǎng)絡(luò)性能(均方差性能函數(shù)返回值),得出熔寬預(yù)測模型最佳的隱含層神經(jīng)元個數(shù)為10,即該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型為3-10-1的結(jié)構(gòu);余高預(yù)測模型最佳隱含層神經(jīng)元個數(shù)為6。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層之間存在連接權(quán)值,且各層均具有閾值和激活函數(shù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練就是通過先賦予其初始的連接權(quán)值和閾值,利用激活函數(shù)正向傳遞輸入值,求得輸出值,然后利用輸出值與預(yù)期值之間的誤差經(jīng)過反向傳遞算法對連接權(quán)值和閾值進行調(diào)整,從而使其網(wǎng)絡(luò)性能達到最優(yōu)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用的激活函數(shù)為線性函數(shù)、S型對數(shù)或正切函數(shù),其中S型對數(shù)函數(shù)以及雙曲正切S型函數(shù)均為非線性轉(zhuǎn)移函數(shù)。試驗輸出層的激活函數(shù)均為線性purelin函數(shù),隱含層的激活函數(shù)均為正切S型tansig函數(shù),計算公式為

        (2)

        式中:v為該神經(jīng)元的總輸入。

        3.2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值是隨機設(shè)置的,若設(shè)置不當(dāng),極易得到局部最優(yōu)解,而遺傳算法可以尋找全局最優(yōu)解?,F(xiàn)利用遺傳算法提前優(yōu)化得到初始連接權(quán)值和閾值,以減少多余算法步驟,防止出現(xiàn)局部極小化現(xiàn)象。試驗遺傳算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下:迭代次數(shù)為10,種群規(guī)模為10,交叉概率(01)選擇0.3,變異概率(01)選擇0.1。

        遺傳算法求解最優(yōu)初始權(quán)值和閾值的基本思想為種群初始化,這需要對個體進行編碼,編碼方法為實數(shù)編碼,即以實數(shù)串形式表示每個個體。該試驗中需要求解的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值和權(quán)值,因此每個個體的實數(shù)串就由閾值和權(quán)值組成,實數(shù)串個體長度S為

        S=R×S1+S1×S2+S1+S2

        (3)

        …… 每個個體均要計算適應(yīng)度以便評判個體優(yōu)劣,由于其均為一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,因此要判斷個體好壞需要結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行計算,即將得到的初始權(quán)值和閾值帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測結(jié)果,那么個體適應(yīng)度F則為網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出與期望輸出之間的絕對誤差之和,計算公式為

        (4)

        式中:k為系數(shù);pi為第i個樣本的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出;yi為第i個樣本的期望輸出。

        通過迭代求解得出最佳初始權(quán)值和閾值。根據(jù)設(shè)置的進化迭代次數(shù),每次種群都通過選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生新一代個體,依據(jù)計算的個體適應(yīng)度值找到該迭代次數(shù)下的最佳適應(yīng)度和平均適應(yīng)度,若此時的最佳適應(yīng)度小于之前記錄的最佳適應(yīng)度,則將其取代。選擇操作為以一定的概率將舊群體的個體選到新群體中,這個概率與個體的適應(yīng)度值成正比,當(dāng)適應(yīng)度越小越好時,其具體公式為

        (5)

        (6)

        式中:F(Xi)為個體Xi的適應(yīng)度值;Pi為個體Xi被選中的概率;f(Xi)為適應(yīng)度值的倒數(shù);M為種群個體數(shù)目。

        交叉操作為當(dāng)兩個個體被選中進行繁殖時,其遺傳信息存在一定概率Pc發(fā)生位置交換從而組合生成新的個體。當(dāng)個體為實數(shù)編碼時,采用實數(shù)交叉法進行交叉操作,第l個染色體al與第k個染色體ak在第j個基因處發(fā)生實數(shù)交叉時的操作公式為

        akj=akj(1-b)+aljb

        (7)

        alj=alj(1-b)+akjb

        (8)

        式中:b為隨機數(shù),取值范圍為[0,1]。

        變異操作為某處遺傳物質(zhì)發(fā)生變異,該變異是小概率事件,概率Pm通常在0.001~0.01之間取值。第i個個體的第j個基因aij產(chǎn)生變異時的操作公式為

        (9)

        式中:r為[0,1]之間的隨機數(shù);amax為基因aij的上限制;amin為基因的下限制。

        f(g)計算公式為

        (10)

        式中:r2為一個隨機數(shù);g為當(dāng)前迭代次數(shù);Gmax為最大進化次數(shù)。

        3.3 訓(xùn)練結(jié)果

        將正交試驗得到的數(shù)據(jù)作為樣本,包括訓(xùn)練樣本和驗證樣本。將所有樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理,首先設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù):訓(xùn)練次數(shù)為500,學(xué)習(xí)率(應(yīng)設(shè)置較小值)為0.01,訓(xùn)練目標為0.01,動量因子為0.9(默認值)。然后利用訓(xùn)練樣本對上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,最后用驗證樣本進行驗證,得到如圖5所示的結(jié)果。計算熔寬和余高的絕對誤差δ和相對誤差φ,計算公式分別為

        圖5 熔寬和余高的期望及預(yù)測結(jié)果Fig.5 Expectations and prediction results of weld width (a) and reinforcement (b)

        δ=|yi-oi|

        (11)

        (12)

        式中:oi為第i個樣本的實際輸出。

        由表2可以看出,該預(yù)測模型的預(yù)測相對誤差小于6%左右,基本滿足要求。將訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)進行保存。

        表2 驗證樣本的熔寬和余高誤差Table 2 Weld width and height errors of test samples

        4 創(chuàng)建圖形界面

        焊道尺寸預(yù)測模型建立后,為了方便得到不同工藝參數(shù)下的焊道尺寸,現(xiàn)利用MATLAB的圖形用戶界面模塊(GUI)創(chuàng)建焊道尺寸求解交互界面。用戶通過在該界面輸入工藝參數(shù),可以直接得到單焊道的熔寬和余高,界面功能主要包括工藝參數(shù)輸入、尺寸預(yù)測以及結(jié)果輸出3個部分,總流程如圖6所示。

        圖6 焊道尺寸求解界面設(shè)計流程Fig.6 Design process of interface for predicting weld size

        設(shè)計一個好的界面,應(yīng)當(dāng)遵循簡單直觀的理念,力求直接、清晰地展現(xiàn)界面功能和結(jié)果。根據(jù)上述設(shè)計流程得到如圖7所示的求解交互界面,界面主要分為工藝參數(shù)、功能按鈕以及結(jié)果輸出3個模塊。

        圖7 焊道尺寸求解界面Fig.7 Weld bead size interface

        5 結(jié) 論

        (1) 在GH4169合金TIG電弧增材制造過程中,熔寬隨著焊接電流的增加近似線性增大,隨著焊接速度的增加近似線性降低,隨送絲速度增加則先增大后降低;余高與送絲速度呈線性正相關(guān),與焊接電流和焊接速度則呈負相關(guān)。

        (2) 結(jié)合GH4169合金電弧增材制造試驗數(shù)據(jù),利用MATLAB軟件基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,建立了焊道熔寬和余高預(yù)測模型,該模型的預(yù)測相對誤差在6%以內(nèi),能夠較為準確地預(yù)測單焊道的尺寸。

        (3) 針對焊道尺寸預(yù)測模型,基于MATLAB的圖形用戶界面模塊(GUI)開發(fā)了人工交互界面,通過輸入工藝參數(shù)即可得到該參數(shù)下的焊道尺寸。

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