一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法
专利汇可以提供一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法，包括以下步骤：根据待焊件确定待优化的堆焊工艺参数，所述工艺参数包括有 焊条 直径、 焊接 电流 、 电弧 电压 、焊接速度和焊接层数；根据焊件厚度和焊条属性确定待优化堆焊工艺参数的约束条件；确定优化目标，根据优化目标建立优化目标与待优化堆焊工艺参数的综合优化模型；通过有限次试验获得优化目标与焊接工艺参数之间的离散关系；根据综合优化模型与焊接工艺参数之间的离散关系，建立模糊函数模型，同时对离散关系进行拟合建立与模糊函数模型对应的拟合函数；对拟合函数实施最优值求解。本发明方法兼顾了堆焊过程耗能少和产品的合格率高，能提高生产效率，适用于堆焊焊接的批量加工。，下面是一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法专利的具体信息内容。
1.一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据待焊件确定待优化的堆焊工艺参数，所述工艺参数包括有焊条直径、焊接电流、电弧电压、焊接速度和焊接层数；
2)根据焊件厚度和焊条属性确定待优化堆焊工艺参数的约束条件；
3)确定优化目标，根据优化目标建立优化目标与待优化堆焊工艺参数的综合优化模型；
4)通过有限次试验获得优化目标与焊接工艺参数之间的离散关系；
5)根据综合优化模型与焊接工艺参数之间的离散关系，建立模糊函数模型，同时对离散关系进行拟合建立与模糊函数模型对应的拟合函数；
6)对拟合函数实施最优值求解；
步骤3)中所述优化目标包括焊接过程中的能耗和焊接产品的合格率；
批量生产过程中能耗与待优化工艺参数的“黑箱”函数模型为：
其中EC(X)为能量消耗，M代表M台设备，N代表N件产品，D为焊条直径,I为焊接电流,U为电弧电压,V为焊接速度,n为焊接层数；
合格率与工艺参数的“黑箱”函数模型为：
Q(X)＝Q(D,I,U,V,n)，Q(X)为批量生产的焊接产品的合格率；
综合优化目标模型：
Y＝EC(X)/Q(X)，Ymin为最优模型。
2.根据权利要求1所述的堆焊工艺参数优化方法，其特征在于，步骤5)中采用神经网络的方法来拟合输入、输出之间的函数关系。
3.根据权利要求2所述的堆焊工艺参数优化方法，其特征在于，采用神经网络的方法来拟函数关系具体步骤如下：
用神经网络的隐式来表达输入、输出之间的模糊函数关系，即将离散数据作为样本输入网络进行训练，建立输入、输出之间的非线性映射关系，并将信息存储在连接权上，利用网络的记忆功能形成虚拟函数，在后续的求解计算中可以直接调用此虚拟函数。
4.根据权利要求1所述的堆焊工艺参数优化方法，其特征在于，步骤6)中采用食物链算法对拟合函数实施最优值求解。
5.根据权利要求4所述的堆焊工艺参数优化方法，其特征在于，步骤6)中采用的食物链算法具体如下：
a.初始化：设置优化变量及初始样本，将焊接产品合格率和能量消耗的综合优化函数模型作为优化目标函数；
b.觅食：设置邻域大小作为每一次寻优的范围，通过比较综合优化目标Y值大小作为觅食行为，保留较小的值，记作Ymin，直到所有人工生命都完成一次搜索，进入下一步；
c.更新位置：所有的生命个体均完成一次觅食行为之后，构成新的人工生命，这个过程相当于通过寻优机制，各人工生命个体实现了更新与优化；
d.成熟个体的选择：按比例确定成熟及死亡人工生命个体，将所有的人工生命个体按其目标函数值从小到大排序，选取前半部分的人工生命个体作为成熟个体进入下一步，即进行新陈代谢活动；后半部分的人工生命个体，作为死亡个体，从人工生命世界中淘汰；
e.新陈代谢：设置随机数生成函数，生成和成熟生命个体数量相同的子代人工生命个体，并与成熟的生命个体共同组成新的人工生命集体；
f.循环控制：当循环总代数不小于设定的最大循环代数时，结束求解过程，此时输出的全局最优解即为综合函数模型的最优值，对应各参数的值即为最优的工艺参数，然后将参数代入已经训练好的神经网络模型，便可得到优化的合格率和能量消耗值。
一种面向批量加工的堆焊工艺参数优化方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
焊条直径/mm 2 3.2 3.2-4 4-5 4-6
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