CN107679315A - 车身板件焊接变形的几何补偿方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种车身板件焊接变形的几何补偿方法及系统，通过经过有限元方法模拟焊接变形过程，并确认其中网格模型中各个位置上的变形方向与变形量作为变形预测，然后先手动设置几何补偿变量及其范围，再通过选取测试样本点与验证样本点对有限元方法中的网格模型进行样本点的有限元建模，并得到测试样本点与验证样本点模型；再基于对样本点模型进行有限元计算，提取计算结果，将测试样本点与其计算结果进行Kriging近似建模并利用验证样本点检验模型精度；最后通过粒子群优化算法得到作为车身板件焊接变形的最终几何补偿，实现车身板件的优化焊接。本发明能够不受车身板件焊接变形程度的限制，显著的提升了车身板件焊后的装配精度。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种车身板件焊接变形补偿的技术，具体是一种基于焊接预测结果对车身板件进行几何反向补偿设计的方法及系统。
背景技术
车身板件在焊接的过程中，由于焊接热量的输入会导致板件产生残余塑性应变，从而导致板件发生焊接变形。严重的车身板件的焊接变形可能会使板件超出后续的装配公差，对后续生产产生不利的影响。要解决车身板件焊接变形对后续装配精度的影响，可以通过调整工艺参数、后续矫正等方法。调整工艺参数如输入功率、减少焊缝长度、调整焊接顺序等，但是不能从根源上解决焊接变形的问题，只能起到一定的抑制作用，也有可能影响焊缝的质量。后续矫正如火焰矫正、机械矫正等方法，但是存在生产节拍长、需要增加工位的问题。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出了一种车身板件焊接变形的几何补偿方法及系统，通过沿变形的反方向调整板件几何来修正焊接变形对最终装配的影响，能使焊接后的车身板件装配精度大大提高。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种车身板件焊接变形的几何补偿方法，通过经过有限元方法模拟焊接变形过程，并确认其中网格模型中各个位置上的变形方向与变形量作为变形预测，然后先手动设置几何补偿变量及其范围，再通过选取测试样本点与验证样本点对有限元方法中的网格模型进行样本点的有限元建模，并得到测试样本点与验证样本点模型；再基于对样本点模型进行有限元计算，提取计算结果，将测试样本点与其计算结果进行Kriging近似建模并利用验证样本点检验模型精度；最后通过粒子群优化算法得到作为车身板件焊接变形的最终几何补偿，实现车身板件的优化焊接。
所述的验证样本点，通过最优拉丁超立方采样方法从由焊接变形预测量所确定的设计空间中选取测试样本点，再通过拉丁超立方采样方法选取得到验证样本点，其中：最优拉丁超立方采样方法选取m个设计样本点，m优选为3n～10n个，n为网格模型中位置的个数。
所述的样本点的有限元建模是指：按照验证样本点，对有限元方法中的网格模型板件进行网格调整，即在网格模型中各个位置上，沿焊接变形方向的反方向对板件该位置的几何进行调整，调整量依据该设计变量在样本点的值设定。
所述的Kriging近似建模是指：基于样本点模型，通过有限元方法计算各模型焊接后的变形情况，并依此计算样本的响应值yji＝xji+distortionji，yji为第j个样本的第i个几何补偿响应(1≤j≤m,1≤i≤n)，xji为该位置在第j个样本中的第i个几何补偿量，distortionji为该样本中该点的焊接变形值；然后建立m个样本补偿量X＝[x1,…,xn]与响应值Y＝[y1,…,yn]的Kriging代理模型，并进行模型精度验证
所述的补偿，其方向为焊接变形主要方向(沿X,Y或Z轴)的反方向，故xji与distortionji符号相反。
所述的Kriging代理模型为：Y(X)＝F(β,X)+z(X)＝f(XT)β+z(X)，其中：F为常数项或一阶、二阶的回归模型，z为残差模型，β为回归模型参数。
所述的模型精度验证是指：通过拉丁超立方采样方法另外采集k个验证样本点来验证，取相关系数R2为精度指标；当验证不通过时则进一步增加验证样本点并重新进行Kriging优化。
所述的相关系数其中：yl与为验证样本点的测量值及其均值，为验证样本点的Kriging预测值，R2越接近1，预测精度越高。
所述的粒子群优化是指：建立几何补偿优化问题，取车身板件装配中关键位置的响应值绝对值最小为优化目标，其余位置的响应及变量范围为优化约束，通过粒子群算法进行全局优化，寻找最优的设计变量。
所述的粒子群优化，在完成后对优化结果进行仿真建模并验证后，再制作最终的CAD数模。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明中焊接模拟的模型图；
图3为本发明中焊接模拟的结果图；
图4为本发明中几何补偿的变量位置设置图；
图5为本发明中几何补偿原理的示意图；
具体实施方式
本实施例以白车身门框激光焊过程中B柱板件的焊接变形几何补偿为例进行说明；
如图1所示，本实施例包括以下步骤:
1)建立如图2的网格模型及焊接仿真模型，此实施例中关注的是B柱加强板在焊接后的变形情况，并对其进行几何补偿。
2)通过有限元软件Simufact.Welding计算门框激光焊接后B柱的焊接变形情况，如图3所示。计算结果表明，B柱加强板中间铰链孔位置向Y轴负方向变形约1.7mm，远远超出装配公差要求，故对B柱加强板进行几何补偿设计；
3)如图4所示设置四个高度位置Z1，Z2，Z3，Z4进行几何补偿，其中，Z1为下端铰链孔，Z2位置为中央铰链孔，Z3为变形最大位置，Z4为B柱整体变形平滑所设置的位置。Z0与Z’0为补偿量为零的高度。补偿方向如图5所示，焊接变形主要方向为负Y向，故沿正Y向进行补偿；
4)设定各个高度位置的几何补偿量x1，x2，x3，x4为设计变量，依据2)中计算得到的结果，设置各个变量的范围，本例中变量范围如表1所示。
表1设计变量及其范围
5)通过最优拉丁超立方采样方法，选取12个设计样本点，再通过拉丁超立法采样方法，选取4个验证样本点。
6)通过Hypermesh前处理软件中的Morphing功能生成各个样本点对应的B柱网格模型。Morphing功能采用插值方法计算各个点坐标的变化，可以保证Z1，Z2，Z3，Z4处的变化量与采样点x1，x2，x3，x4一致。
7)将6)中建立的网格模型导入2)中进行有限元计算，得到各个样本点焊接后的变形情况，并依据公式yji＝xji+distortionji计算样本点对应的响应值，结果如表2所示。
表2采样点及其响应值
8)依据表2中的测试样本内容进行建立Kriging代理模型，并通过验证样本进行代理模型精度检查，结果如表3所示，模型精度较高可以用于优化计算。
表3 Kriging代理模型形式及其精度
9)设定几何补偿的优化目标与优化约束，本例中优化目标设定为Z2高度的响应值的绝对值最小，优化约束设置为变量取值范围及其余三个高度处的响应值的绝对值小于0.1mm。
所述的优化问题数学表述为：
其中：Yi0＝0.05mm,i＝1,3,4为设定的其余位置的补偿约束。
10)通过粒子群算法对本例的优化问题进行优化求解，粒子群的算法参数设置如表4所示，优化结果如表5所示。
表4粒子群算法参数
表5设计变量优化结果
11)建立优化结果对应的仿真模型进行仿真验证，通过验证后，制作最终的CAD数模作为车身板件模具修改的依据。
设计变量位置优化前后与理想位置的偏差如表6所示。
表6优化前后设计变量位置焊接后板件位置与理想型面偏差比较
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
Claims (9)
1.一种车身板件焊接变形的几何补偿方法，其特征在于，通过经过有限元方法模拟焊接变形过程，并确认其中网格模型中各个位置上的变形方向与变形量作为变形预测，然后先手动设置几何补偿变量及其范围，再通过选取测试样本点与验证样本点对有限元方法中的网格模型进行样本点的有限元建模，并得到测试样本点与验证样本点模型；再基于对样本点模型进行有限元计算，提取计算结果，将测试样本点与其计算结果进行Kriging近似建模并利用验证样本点检验模型精度；最后通过粒子群优化算法得到作为车身板件焊接变形的最终几何补偿，实现车身板件的优化焊接。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的验证样本点，通过最优拉丁超立方采样方法从由焊接变形预测量所确定的设计空间中选取测试样本点，再通过拉丁超立方采样方法选取得到验证样本点，其中：最优拉丁超立方采样方法选取m个设计样本点，m为3n～10n个，n为网格模型中位置的个数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的样本点的有限元建模是指：按照验证样本点，对有限元方法中的网格模型板件进行网格调整，即在网格模型中各个位置上，沿焊接变形方向的反方向对板件该位置的几何进行调整，调整量依据该设计变量在样本点的值设定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的Kriging近似建模是指：基于样本点模型，通过有限元方法计算各模型焊接后的变形情况，计算样本的响应值yji＝xji+distortionji，yji为第j个样本的第i个几何补偿响应(1≤j≤m,1≤i≤n)，xji为该位置在第j个样本中的第i个几何补偿量，distortionji为该样本中该点的焊接变形值；然后建立m个样本补偿量X＝[x1,…,xn]与响应值Y＝[y1,…,yn]的Kriging代理模型，并进行模型精度验证。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的补偿，其方向为焊接变形主要方向(沿X,Y或Z轴)的反方向，故xji与distortionji符号相反。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的Kriging代理模型为：Y(X)＝F(β,X)+z(X)＝f(XT)β+(zX)，其中：F为常数项或一阶、二阶的回归模型，z为残差模型，β为回归模型参数。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的模型精度验证是指：通过拉丁超立方采样方法另外采集k个验证样本点来验证，取相关系数R2为精度指标；当验证不通过时则进一步增加验证样本点并重新进行Kriging优化。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征是，所述的相关系数其中：yl与为验证样本点的测量值及其均值，为验证样本点的Kriging预测值，R2越接近1，预测精度越高。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的粒子群优化是指：建立几何补偿优化问题，取车身板件装配中关键位置的响应绝对值最小为优化目标，其余位置的响应及变量范围为优化约束，通过粒子群算法进行全局优化，寻找最优的设计变量。
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