基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法

949 编辑：管理员来源：大连理工大学

2024-03-12 17:08:41

权利要求书： 1.一种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：建立搅拌摩擦焊过程有限元仿真模型；

步骤2：从建立的有限元仿真模型中提取搅拌摩擦焊焊接过程中表面特征点温度与核心区峰值温度和最低温度的数据集；

步骤3：设计支持向量回归机算法模型；

给定训练数据(x1，y1)，…，(xN，yN)构成输入空间；其中，xi，i＝1,…,N，为焊件的表面特征点温度，是一个一维输入量；yi，i＝1,…,N，为核心区温度值包括核心区峰值温度和最低温度，是一个一维目标量；SR算法采用非线性变换把原始输入空间中的数据映射到一个高维特征空间中，再在这个高维特征空间中使用ε不敏感损失函数进行线性回归，从而得到目标量与输入量在原空间内的非线性回归效果即建立焊件表面温度与核心区温度的关联关系；在高维特征空间中构造的最优线性函数为：T

f(x)＝w*φ(x)+b(1)

式中w为权值向量；b为偏置项；ε不敏感损失函数的定义为：SR优化的目标函数为：

其中C＞0为惩罚系数，决定了对误差大于ε的惩罚程度；为每个样本点引入松弛变量ξi，*ξi有：

为求解式(4)，构造Lagrange函数：T

其中，α＝[α1,…,αN]≥0，为Lagrange乘子；分别对w，b求偏微分并令它们等于0，可得式(5)的对偶问题为：其中k(xi,xj)为核函数，选用RBF核函数，其具有光滑性好、径向对称与参数简单优点，函数如下所示：其中σ＞0是可调的核参数；

对式(6)进行求解得SR的回归估计如下所示：步骤4：设置支持向量回归机算法模型的参数与核函数，输入焊件表面特征点温度与核心区温度数据，区分训练集和测试集；

步骤5：以均方根差为评价标准，对步骤3中的支持向量回归机算法模型进行训练和测试；

步骤6：将红外热像仪布置在机床主轴前方，进行单轴肩搅拌摩擦焊实验，通过红外热像仪获得焊接过程中焊件表面特征点温度，使用训练好的支持向量回归机算法模型，将红外热像仪测得的焊件前进侧后退侧特征点温度作为输入，实现焊接过程中核心区峰值温度与最低温度的预测。

说明书：基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法技术领域[0001] 本发明属于搅拌摩擦焊(FrictionStirWelding，FSW)温度检测领域，涉及一种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法，综合采用热像仪、有限元仿真模型和支持向量回归机算法(SupportactorRegression，SR)对搅拌摩擦焊核心区温度进行表征。背景技术[0002] 搅拌摩擦焊是一种新型的固相焊接技术，焊接时高速旋转的搅拌头与焊件摩擦产生的热量使材料软化，焊材在搅拌头运动的作用下发生塑性流动，最终在搅拌头轴肩和搅拌针的挤压下形成焊缝。搅拌摩擦焊具有节能、环保、焊接接头力学性能好等优点，常用于铝镁合金的焊接。[0003] 搅拌摩擦焊核心区由位于搅拌头轴肩下方的焊核区、热机影响区、热影响区所构成，其温度直接影响着焊接接头的微观组织，并最终影响到接头的力学性能。核心区温度场也是焊缝塑性材料流动、接头组织结构转变、焊接参数优化、焊接机理分析等其他相关研究的基础。搅拌摩擦焊过程中由于搅拌头旋转、轴肩遮挡、焊件材料流动与剧烈塑性变形等原因使得实验的方法难以全面描述搅拌摩擦焊过程中的核心区温度分布。搅拌摩擦焊温度场的测量方法有很多，常用的有热电偶和红外热像仪测温。通过在工件中打孔插入热电偶获得焊接温度场的方法局限于试验研究，无法用于实际生产。在搅拌头中插入热电偶用于焊接过程温度测量的方法可以用于工业生产中但其对搅拌头的损伤大，影响搅拌头的使用寿命。红外热像仪只能对焊接过程中焊材的表面温度进行测量。通过有限元仿真技术，对焊接过程进行建模，能够获得搅拌摩擦焊的核心区温度分布，但仅使用仿真难以实现实际焊接过程中核心区温度在位表征。发明内容[0004] 本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，发明一种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度表征方法，获得的焊接过程核心区温度能够为焊接机理研究提供基础。首先通过建立FSW有限元仿真模型来获取表面特征点温度和核心区峰值温度与最低温度的数据集；再使用SR算法建立焊件表面温度与核心区温度的关联关系；最后在FSW过程中使用红外热像仪实时测得焊件表面特征点温度，结合焊件表面温度与核心区温度的关联关系，实现核心区温度的在位表征。[0005] 本发明的技术方案：[0006] 一种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法，运用理论和实验相结合的方法，建立搅拌摩擦焊过程有限元仿真模型，获取加工过程中焊件表面特征点温度与核心区峰值温度最低温度的数据集，使用SR算法对获取的数据进行训练，得到了焊接过程中轴肩周围焊件表面特征点温度和核心区峰值温度最低温度的关联关系；进行单轴肩搅拌摩擦焊实验，使用红外热像仪测得加工过程中焊件表面特征点温度；将红外热像仪实时测量的焊件表面特征点温度同基于SR算法建立的焊件表面温度与核心区温度关联关系模型结合，实现搅拌摩擦焊加工过程中核心区峰值温度和最低温度的预测；方法的具体步骤如下：[0007] 步骤1：建立搅拌摩擦焊过程有限元仿真模型；[0008] 步骤2：从建立的有限元仿真模型中提取搅拌摩擦焊焊接过程中表面特征点温度与核心区峰值温度和最低温度的数据集；[0009] 步骤3：设计支持向量回归机算法模型；[0010] 给定训练数据(x1，y1)，…，(xN，yN)构成输入空间；其中，xi(i＝1,…,N)，为焊件的表面特征点温度，是一个一维输入量；yi(i＝1,…,N)为核心区温度值包括核心区峰值温度和最低温度，是一个一维目标量；SR算法采用非线性变换把原始输入空间中的数据映射到一个高维特征空间中，再在这个高维特征空间中使用ε不敏感损失函数进行线性回归，从而得到目标量与输入量在原空间内的非线性回归效果即建立焊件表面温度与核心区温度的关联关系；在高维特征空间中构造的最优线性函数为：[0011] f(x)＝wT*φ(x)+b(1)[0012] 式中w为权值向量；b为偏置项；ε不敏感损失函数的定义为：[0013][0014] SR优化的目标函数为：[0015][0016] 其中C>0为惩罚系数，决定了对误差大于ε的惩罚程度；为每个样本点引入松弛变*量ξi，ξi有：

[0017][0018] 为求解式(4)，构造Lagrange函数：[0019][0020] 其中，α＝[α1,…,αN]T≥0，为Lagrange乘子；分别对w，b求偏微分并令它们等于0，可得式(5)的对偶问题为：

[0021][0022] 其中k(xi,xj)为核函数，选用RBF核函数，其具有光滑性好、径向对称与参数简单等优点，函数如下所示：[0023][0024] 其中σ＞0是可调的核参数；[0025] 对式(6)进行求解可得SR的回归估计如下所示：[0026][0027] 步骤4：设置支持向量回归机算法模型的参数与核函数，输入焊件表面特征点温度与核心区温度数据，区分训练集和测试集；[0028] 步骤5：以均方根差为评价标准，对步骤3中的支持向量回归机算法模型进行训练和测试；[0029] 步骤6：将红外热像仪布置在机床主轴前方，进行单轴肩搅拌摩擦焊实验，通过红外热像仪获得焊接过程中焊件表面特征点温度，使用训练好的支持向量回归机算法模型，将红外热像仪测得的焊件前进侧后退侧特征点温度作为输入，实现焊接过程中核心区峰值温度与最低温度的预测。[0030] 本发明的有益效果：通过实验与理论结合的方法对搅拌摩擦焊核心区温度场进行预测，建立了基于支持向量回归机的搅拌摩擦焊过程中焊件表面温度与核心区温度的关联关系，实现了搅拌摩擦焊加工过程中核心区温度的预测，并对预测的结果进行实验验证，说明了这种方法的有效性，获得的核心区温度有助于研究核心区温度对焊接质量的影响规律。附图说明[0031] 图1是装配完成的三维仿真模型；[0032] 图2是随温度变化的2219铝合金材料参数；[0033] 图3是网格划分完成后的仿真模型；[0034] 图4是核心区峰值温度提取示意图；[0035] 图5是前进侧特征点示意图；[0036] 图6是核心区最低温度提取示意图；[0037] 图7是后退侧特征点示意图；[0038] 图8是使用支持向量回归机算法预测的核心区峰值温度与最低温度示意图。具体实施方式[0039] 下面结合技术方案和附图详细说明本发明的具体实施方式。[0040] 本实施例中以2219铝合金为焊接材料，2219铝合金有着良好的高温力学性能、焊接性能、抗应力腐蚀性，被广泛应用于航空航天领域中。[0041] 从仿真模型中提取表面温度与核心区温度数据集并使用SR算法建立二者的关联关系，再结合基于热像仪测得的FSW焊件表面温度，实现了FSW核心区温度在位表征，具体步骤如下：[0042] (1)建立FSW过程有限元仿真模型。[0043] 几何模型：使用SolidWorks建立焊件与搅拌头模型并导入DEFORM软件中进行装配。搅拌头参数如下表所示，焊件材料为2219铝合金，尺寸为100mm×150mm×18mm。DEFORM中装配完成后的三维仿真模型如图1所示。[0044] 表1搅拌头参数[0045][0046] 材料参数：[0047] 2219铝合金化学成分如表2所示，使用JmatPro软件计算随温度变化的材料参数，随温度变化的材料参数如图2所示。[0048] 表22219铝合金化学成分(质量分数/％)[0049][0050] 使用J?C本构模型描述材料流动应力随温度与应变速率的变化。公式如下所示：[0051][0052][0053] 式中，ε是等效塑性应变，为相对塑性应变率，其中，为实验应变率，为参考应变率，Troom为室内温度，Tmelt为材料熔点。2219铝合金J?C本构方程各参数如表3所示。[0054] 表32219铝合金Johnson?Cook特性参数[0055][0056] 搅拌头材料为H13工具钢，材料本构方程使用DEFORM软件自带材料库中的数据，其他材料参数如表4所示：[0057] 表4H13工具钢材料参数[0058][0059][0060] 边界条件：[0061] 边界条件分为机械边界条件与热边界条件。机械边界条件设置中，限制焊件底面Z方向的移动自由度，限制焊件侧面X与Y方向的移动自由度避免焊件在仿真过程中产生位移。将搅拌头、焊件与空气的对流换热系数设置为0.02N/(mm·s·℃)，焊件底面与垫板的传热系数设置为5N/(mm·s·℃)。[0062] 摩擦模型：[0063] 随着焊接过程进行，焊件与搅拌头接触区域温度升高，强度较低的焊件材料表面被部分剪切。摩擦作用下，部分焊件材料会粘着在搅拌头表面。为了更准确的描述焊接过程中搅拌头与焊件接触区域之间的状态，所建立的摩擦模型使用随温度变化的剪切摩擦模型。公式如下所示：[0064] τ＝mk(10)[0065] 式中，m为剪切摩擦系数，k是材料的剪切强度。随温度变化的摩擦系数如表5所示。[0066] 表5不同温度时2219铝合金与搅拌头之间的摩擦系数[0067][0068] 网格划分：[0069] 网格类型与尺寸的选择是有限元分析精度非常重要的一个影响因素，模型需要进行搅拌头与焊件的网格划分。网格的数量会影响仿真计算时间，对焊件与搅拌头接触区域进行网格细化，其他区域使用较粗网格降低仿真时间。网格划分完成的仿真模型如图3所示。[0070] 基于所建立的仿真模型进行了搅拌头转速为500r/min、焊接速度为75mm/min、下压速度为15mm/min，搅拌头倾角2.5°，下压量为0.2mm的仿真，获得了这组焊接工艺参数下温度场。[0071] (2)从建立的FSW过程的仿真模型中提取焊件表面温度与核心区温度的数据集。[0072] FSW核心区峰值温度分布于轴肩下方如图4所示的位置，基于上述步骤建立的FSW有限元仿真模型，从中提取的焊件表面前进侧特征点温度与核心区峰值温度数据集如表6所示，其中前进侧特征点的位置如图5所示。FSW核心区最低温度分布于焊板底面如图6所示的位置，从FSW模型中提取焊件后退侧特征点温度与核心区最低温度数据集如表6所示，其中后退侧特征点的位置如图7所示。[0073] 表6表面温度与核心区温度数据(℃)[0074][0075][0076] (3)进行FSW实验，使用热电偶与红外热像仪分别测得核心区温度与焊件表面温度。[0077] 使用热电偶获取FSW加工过程中核心区的峰值温度与最低温度以检验本方法的表征精度。选用K型热电偶作为测温元件，温度变送器对温度信号进行非线性校正，PCI?1747U数据采集卡采集温度信号，并将其传输到上位机中；热电偶布置在距上表面1.5mm，距焊缝中心115mm和距下表面1.5mm，距焊缝中心119mm的特征点，前进侧和后退侧对称排布。[0078] 实验中使用尺寸为300mm×120mm×18mm的2219铝合金焊板，在焊板的侧面打孔以便埋入热电偶，将热像仪布置在焊件的正前方，同主轴的夹角30°，进行单轴肩搅拌摩擦焊实验，设置搅拌头转速为500r/min、焊接速度为75mm/min、下压速度为15mm/min，搅拌头倾角2.5°，实验中由工作台移动完成进给，机床主轴与热像仪的相对位置保持不变，获取FSW过程中焊件表面特征点温度如下表所示：[0079] 表7前进侧特征点温度(℃)[0080][0081] 表8后退侧特征点温度(℃)[0082][0083] (4)建立表面温度与核心区温度的关联关系模型，并结合热像仪测得的表面温度实现搅拌摩擦焊过程中核心区温度在位表征。[0084] SR算法如下所示：[0085] 依据表6中给出焊件表面前进侧特征点温度与核心区峰值温度，以表面前进侧特征点温度为输入量，核心区峰值温度为目标量，使用SR算法建立二者的关联关系，结合使用热像仪测得的FSW焊件表面前进侧特征点温度数据，实现核心区峰值温度的预测，同理使用SR算法建立后退侧特征点与核心区最低温度的关联关系，结合使用热像仪测得的FSW焊件后退侧特征点温度数据，实现核心区峰值温度的预测。使用这种方法获得的核心区峰值温度与最低温度表征结果如图8所示。实验中使用热电偶测得的核心区峰值温度与最低温度同基于SR算法预测的温度结果如表9所示，这种方法的核心区预测精度如表10所示。[0086] 表9核心区温度预测值(℃)[0087][0088] 表10焊件核心区峰值温度与最低温度预测精度[0089][0090] 针对2219铝合金的FSW，首先使用DEFORM建立了FSW的有限元仿真模型并从其中提取出表面温度与核心区峰值温度与最低温度的数据集，然后使用SR算法建立起表面温度与核心区峰值温度与最低温度的关联关系，最后进行了单轴肩搅拌摩擦焊实验，结合红外热像仪测得的焊件表面温度实现了FSW核心区峰值温度与最低温度的预测，与热电偶测得的温度结果对比，这种方法的误差小于5％，精度较高，可以证明这种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法的有效性。