CN111250862A - 一种搅拌摩擦焊夹具及温度场反馈控制方法 - Google Patents

一种搅拌摩擦焊夹具及温度场反馈控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种搅拌摩擦焊夹具,底座;多个滑槽,其开设在所述底座上;多个滑块,其匹配设置在所述滑槽上,并能够沿着所述滑槽滑动,所述滑块具有外螺纹;多个套筒,其具有内螺纹,并匹配设置在所述外螺纹处;其中,所述套筒的下表面与所述底座的上表面相接触或位于所述底座的上表面上方;多个固定块,其设置在所述套筒顶部,并与所述滑块可转动连接;多个固定孔单元,其开设在所述固定块上,用于固定焊接单元。本装置带有滑动轨道式装置,对于搅拌摩擦点焊这类母材较小的焊接单元,可以自由移动滑块,可以在焊接单元的角度不便处进行固定。本发明还提供一种搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法。

Description

一种搅拌摩擦焊夹具及温度场反馈控制方法
技术领域
本发明涉及一种搅拌摩擦焊夹具及温度场反馈控制方法,属于焊接领域。
背景技术
搅拌摩擦焊接作为一种固相连接工艺,这种连接工艺大量应用于铝合金、镁合金等金属的连接。利用高速旋转的焊具与工件摩擦产生的热量使被焊材料局部熔化,当焊具沿着焊接界面向前移动时,被塑性化的材料在焊具的转动摩擦力作用下由焊具的前部流向后部,并在焊具的挤压下形成致密的固相焊缝。
与常规摩擦焊相比,搅拌摩擦焊不受轴类零件的限制,可进行板材的对接、搭接、角接及位置焊接。与传统的熔化焊方法相比,搅拌摩擦焊接头不会产生与融化有关的如裂纹、气孔及合金元素的烧损等焊接缺陷;焊接过程中不需要填充材料和保护气体,焊接前无需进行复杂的预处理,焊接后参与应力和变形小;焊接时无弧光辐射、烟尘和飞溅,噪音低;能力小号仅为传统方法的20%左右。因而,搅拌摩擦焊是一种经济、高效、高质量的“绿色焊接工艺”。
但在搅拌摩擦焊的焊接过程中,由于搅拌摩擦焊的热输入量较大,会使搅拌摩擦焊的被焊接件产生较大的热变形乃至振动。在很多研究中,研究者们需要得出搅拌摩擦焊单元表面温度场,从而计算出搅拌摩擦焊具体的热输入量进行研究,进而反馈调节搅拌摩擦焊机床焊接工艺参数。
发明内容
本发明设计开发了一种搅拌摩擦焊夹具,通过滑块在底座上滑动调节位置,并通过套筒与固定块配合,调节固定位置,实现对待焊接单元的固定。
本发明还设计开发了一种搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,基于BP神经网络通过获取焊接单元的温度场信息对焊接参数进行控制,提高焊接质量。
本发明提供的技术方案为:
一种搅拌摩擦焊夹具,包括:
底座;
多个滑槽,其开设在所述底座上;
多个滑块,其匹配设置在所述滑槽上,并能够沿着所述滑槽滑动,所述滑块具有外螺纹;
多个套筒,其具有内螺纹,并匹配设置在所述外螺纹处;
其中,所述套筒的下表面与所述底座的上表面相接触或位于所述底座的上表面上方;
多个固定块,其设置在所述套筒顶部,并与所述滑块可转动连接;
多个固定孔单元,其开设在所述固定块上,用于固定焊接单元。
优选的是,还包括:
多个侧面固定块,其固定设置在所述底座上,位于所述滑槽的两端,所述侧面固定块上开设有第一螺纹孔。
优选的是,所述套筒上还开设有第二螺纹孔,其于第一螺纹孔匹配设置,用于固定所述套筒。
优选的是,所述固定孔单元包括至少两个不同直径的固定孔。
优选的是,所述滑槽为T形槽,所述滑块为T形滑块。
优选的是,所述多个滑槽之间相互平行并且等间距设置。
优选的是,所述套筒为方形套筒。
一种搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,其特征在于,在进行搅拌摩擦焊时,通过BP神经网络在搅拌摩擦焊过程中控制旋转轴的速度和下压量,具体包括:
步骤一、按照采样周期,获取搅拌焊过程中待焊接单元表面的温度T、焊接速度V、最大下压深度H;
其中,通过插值法计算出不同位置焊接单元的温度,得出待焊接单元各个部分的温度场;
步骤二、确定三层BP神经网络的输入层向量x={x1,x2,x3},其中,x1为待焊接单元表面的温度系数、x2为焊接速度系数、x3为最大下压深度系数;
步骤3、所述输入层向量映射到中间层,所述中间层向量y={y1,y2,...ym};m为中间层节点个数;
步骤4、得到输出层向量o={o1,o2};o1为焊接主轴转速调节系数,o2为下压量调节系数。
优选的是,所述中间层节点个数m满足:
Figure BDA0002421574640000031
其中,n为输入层节点个数,p为输出层节点个数。
优选的是,所述焊接速度的经验公式为:
Figure BDA0002421574640000032
其中,λ为校正系数,n为焊接主轴转速,m为待焊接单元质量,l为焊针长度,r0为轴肩半径,ri为焊针半径,S(x)为温度场函数。
本发明所述的有益效果:
本发明的焊接实验台底座带有滑动轨道式装置,对于搅拌摩擦点焊这类母材较小的焊接单元,可以自由移动滑块,在任意位置焊接。
本发明的带有不同大小螺纹孔的可自由旋转的固定块,可以在焊接单元的角度不便处进行固定。
本发明的侧面固定装置在搅拌摩擦缝焊时可以有效对滑块整体以及焊接单元进行固定。
本发明的热电偶测温反馈调节装置可以实现对搅拌摩擦焊机床的焊接工艺参数的负反馈调节。
附图说明
图1为本发明所述的搅拌摩擦焊夹具的结构示意图。
图2为本发明所述的搅拌摩擦焊夹具的俯视图。
图3为本发明所述的搅拌摩擦焊夹具的俯视图。
图4为本发明所述的搅拌摩擦焊夹具剖视图。
图5为本发明所述的侧板的结构示意图。
图6为本发明所述的滑块、套筒、固定块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1-6所示,本发明提供一种搅拌摩擦焊夹具,包括:底座110、滑槽120、套筒130、固定块140、热电偶150、待焊接单元160、滑块170、侧面挡板180以及侧面固定块181。
如图1-3所示,底座110水平放置在地面上,在底座110上,开设有多个滑槽120,在滑槽120上,匹配设置有滑块170,滑块170具有外螺纹,套筒130具有内螺纹,套筒130匹配套设在外螺纹处。固定块140上开设有圆形孔,固定块140设置在套筒130的顶部,并空套在滑块170上,固定块140上开设有固定孔单元,用于固定待焊接单元160,在待焊接单元160上还设置有热电偶150。
如图4所示,底座110为长方体结构,并水平放置在地面上,在底座110上,开设有多个滑槽120,相邻滑槽120之间平行设置,并且相邻滑槽120之间的间距相等,滑槽120为T形滑槽。滑块170为T形结构,并匹配设置在T形滑槽110中,能够在T形滑槽内来回滑动。
如图6所示,滑块170的外表面具有外螺纹,套筒130具有内螺纹,套筒130匹配套设在滑块170的外螺纹处,同时,为了保证滑块170能够在滑槽110内顺利滑动,套筒130的下表面位与底座110的上表面相接触或是套筒130的下表面位于底座110的上表面之上。
固定块140为方形结构,固定块140可旋转套设在滑块170的上部,并位于套筒130的顶部。在固定块140上还设置有固定孔单元,每个固定孔单元包括至少两种不同直径的固定孔141a和141b,用于固定不同尺寸的待焊接单元。
在本发明中,作为一种优选,在固定块140的中部开设有圆形孔,固定块140通过圆形孔空套在滑块170上,并在固定块140的两端设置有固定孔单元。
如图5所示,在底座110的侧面,设置有侧挡板180,在侧挡板180上,滑槽120的两端还匹配设置有侧面固定块181,在侧面固定块181上开设有第一螺纹孔181a,套筒130上开设有第二螺纹孔131,第二螺纹孔131与第一螺纹孔181a匹配设置,通过固定螺钉将套筒130固定在侧面固定块181上。
进行搅拌摩擦点焊时,待焊接单元160整体尺寸较小,热输入量较小,可以不采用侧面固定块181对套筒进行固定,直接靠滑块170和固定块140对待焊接单元160进行固定。进行搅拌摩缝焊时,待焊接单元160整体尺寸较大,热输入量也较大,需要采用侧面固定块181对套筒进行固定,起到固定作用,提高固定块140与待焊接单元160的稳定性。待焊接单元160的表面还设置有多个热电偶161,用于测量待焊接单元表面的温度。
通过滑块170在滑槽110中自由滑动,调节固定块140的位置,同时通过套筒130与滑块170的螺纹配合,调节套筒130的高度,进而调节固定块140的高度。搅拌摩擦焊时,为了更加稳定可在底座110上放置厚板作为支撑底座。
本发明还提供一种搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,采用热电偶测量待焊接单元的表面温度,通过三次样条曲线插值的方法拟合温度曲线得出整个焊接单元表面的温度场,同时采集焊接速度和最大下压深度,通过BP神经网络控制焊接参数,提高焊接效率。具体包括:
步骤一、建立BP神经网络模型。
本发明采用的BP网络体系结构由三层组成,第一层为输入层,共n个节点,对应了表示设备工作状态的n个监测信号,这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层,共m个节点,由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层,共p个节点,由系统实际需要输出的响应确定。
该网络的数学模型为:
输入向量:x=(x1,x2,...,xn)T
中间层向量:y=(y1,y2,...,ym)T
输出向量:O=(o1,o2,...,op)T
本发明中,输入层节点数为n=3,输出层节点数为p=2。隐藏层节点数m由下式估算得出:
Figure BDA0002421574640000061
输入信号的3个参数分别表示为:x1为焊接温度系数、x2为焊接速度系数、x3为最大下压深度系数。
由于传感器获取的数据属于不同的物理量,其量纲各不相同,因此,在数据输入人工神经网络之前,需要将数据规格化为0-1之间的数。
将待焊接单元表面的温度T、焊接速度V、最大下压深度H进行归一化处理,公式为:
Figure BDA0002421574640000062
其中,xj为输入层向量中的参数,Xj分别为测量参数T、V、H,j=1,2,3;Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值,采用S型函数,fj(x)=1/(1+e-x)。
在本发明中,作为一种优选,选用热电偶来测量待焊接单元表面的温度,并通过三次样条插值曲线插值的方法拟合温度曲线得出整个待焊接单元表面的温度场参数,将其与焊接速度和最大下压深度一同作为输入层,输入到BP神经网络中进行训练。
其中,三次样条曲线插值法拟合温度方法如下:
设一个在区间[a,b]上二次连续可微的函数f(x),在区间[a,b]上选定n+1个插值节点。并且设函数:
Figure BDA0002421574640000071
x1,x2,x3,…,xn为在焊接单元表面建立温度坐标系,测温点的坐标值;
若S(x)同时满足下列条件:
是二次连续可微的,Si(x),(i=1,2,…,n)均是不高于三次的多项式,且满足条件S(k)(xi-0)=S(k)(xi+0)k,=0,1,,2则称S(x)为三次样条插值函数。对于f(x),如果存在插值函数S(x),使在节点处满足S(xi)=f(xi),i=1,2,…,n,则称S(x)是函数f(x)的3次样条插值函数。f(xi)为每个测温点测出的温度信号。
设Mi=S″(xi),hi=xi-xi-1,由于S(x)的二阶导数在每一个子区间上都是连续的,于是在区间[xi-1,xi]上
Figure BDA0002421574640000072
Figure BDA0002421574640000073
Figure BDA0002421574640000074
式中Ai,Bi为积分常数,令f(xi)=yi,由(1),(4)得
Figure BDA0002421574640000075
Figure BDA0002421574640000076
将(5)式带入(3)式得
Figure BDA0002421574640000077
由于S′(x)连续,在相邻区间[xi-1,xi]和[xi,xi+1]上的公共点xi处有相同值,即
S′(xi-0)=S′(xi+0) (8)
由(8)式得
Figure BDA0002421574640000081
由(8),(9)式可得出关于参数Mi的方程组,即三弯矩方程的形式为
γiMi-1+2MiiMi+1=βi,i=1,2,…,n-1 (10)
Figure BDA0002421574640000082
Figure BDA0002421574640000083
Figure BDA0002421574640000084
αiii为为使公式表达简单所取的系数。
目前有n+1个未知数,n-1个方程,还需增加两个方程。对于I类边界条件,
S″(x0)=M0,S″(xn)=Mn (14)
Figure BDA0002421574640000085
可得出
Figure BDA0002421574640000086
即得关于参数Mi(i=0,1,…,n)的n+1元线性方程组
Figure BDA0002421574640000091
其系数矩阵按行严格对角占优,故有唯一解。即可得出Mi的值,最终得出S(x),从而得出f(x),即温度信号。
测得的沿待焊接单元(点焊和缝焊)表面分布的热电偶的温度数据利用三次样条插值函数法进行处理,得出整个焊接单元表面的温度的具体分布。
输出信号的两个参数分别表示为:o={o1,o2};o1为主轴转速调节系数,o2为下压量调节系数。
步骤二、进行BP神经网络训练
建立好BP神经网络节点模型后,即可进行BP神经网络的训练。根据历史经验数据获取训练的样本,并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值Wij,隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值Wjk,隐层节点j的阈值θj,输出层节点k的阈值θk、Wij、Wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。
在训练过程中,不断修正Wij、Wjk的值,直至系统误差小于等于期望误差时,完成神经网络的训练过程。
训练方法
各子网采用单独训练的方法;训练时,首先要提供一组训练样本,其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成,当网络的所有实际输出与其理想输出一致时,表明训练结束;否则,通过修正权值,使网络的理想输出与实际输出一致;各子网训练时的输入样本如表1所示:
Figure BDA0002421574640000092
Figure BDA0002421574640000101
在系统设计时,系统模型是一个仅经过初始化了的网络,权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整,为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下,系统可以进行自学习,以不断完善网络性能,各子网训练后的输出样本如表2所示:
表2
Figure BDA0002421574640000102
步骤三、采集传各单元运行参数输入神经网络得到焊接主轴转速调节信号和下压量调节信号。
将训练好的人工神经网络固化在芯片之中,使硬件电路具备预测和智能决策功能,从而形成智能硬件。
同时使用传感器采集到的参数,通过将上述参数规格化,得到BP神经网络的初始输入向量
Figure BDA0002421574640000103
通过BP神经网络的运算得到初始输出向量
Figure BDA0002421574640000104
在本发明中作为一种优选,焊接速度的经验公式为:
Figure BDA0002421574640000105
其中,λ为校正系数,n为焊接主轴转速,m为待焊接单元质量,l为焊针长度,r0为轴肩半径,ri为焊针半径,S(x)为温度场函数。
步骤四、监测电动机和功率变换器的工作状态。
根据第i次周期中的待焊接单元表面的温度T、焊接速度V、最大下压深度H的采样信号,判定第i+1次周期时的焊接主轴转速和下压量,对焊接主轴转速和下压量的输出值进行调节。
通过上述设置,于BP神经网络通过获取焊接单元的温度场信息对焊接参数进行控制,提高焊接质量。
尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用,它完全可以被适用于各种适合本发明的领域,对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改,因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,包括:
底座;
多个滑槽,其开设在所述底座上;
多个滑块,其匹配设置在所述滑槽上,并能够沿着所述滑槽滑动,所述滑块具有外螺纹;
多个套筒,其具有内螺纹,并匹配设置在所述外螺纹处;
其中,所述套筒的下表面与所述底座的上表面相接触或位于所述底座的上表面上方;
多个固定块,其设置在所述套筒顶部,并与所述滑块可转动连接;
多个固定孔,其开设在所述固定块上,用于固定焊接单元。
2.根据权利要求1所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,还包括:
多个侧面固定块,其固定设置在所述底座上,位于所述滑槽的两端,所述侧面固定块上开设有第一螺纹孔。
3.根据权利要求2所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,所述套筒上还开设有第二螺纹孔,其于第一螺纹孔匹配设置,用于固定所述套筒。
4.根据权利要求3所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,所述固定孔单元包括至少两个不同直径的固定孔。
5.根据权利要求4所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,所述滑槽为T形槽,所述滑块为T形滑块。
6.根据权利要求5所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,所述多个滑槽之间相互平行并且等间距设置。
7.根据权利要求6所述的搅拌摩擦焊夹具,其特征在于,所述套筒为方形套筒。
8.一种搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,其特征在于,在进行搅拌摩擦焊时,通过BP神经网络在搅拌摩擦焊过程中控制旋转轴的速度和下压量,具体包括:
步骤一、按照采样周期,获取搅拌焊过程中待焊接单元表面的温度T、焊接速度V、最大下压深度H;
其中,通过插值法计算出不同位置焊接单元的温度,得出待焊接单元各个部分的温度场;
步骤二、确定三层BP神经网络的输入层向量x={x1,x2,x3},其中,x1为待焊接单元表面的温度系数、x2为焊接速度系数、x3为最大下压深度系数;
步骤3、所述输入层向量映射到中间层,所述中间层向量y={y1,y2,...ym};m为中间层节点个数;
步骤4、得到输出层向量o={o1,o2};o1为焊接主轴转速调节系数,o2为下压量调节系数。
9.根据权利要求8所述的搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,其特征在于,所述中间层节点个数m满足:
Figure FDA0002421574630000021
其中,n为输入层节点个数,p为输出层节点个数。
10.根据权利要求9所述的搅拌摩擦焊夹具的温度场反馈控制方法,其特征在于,所述焊接速度的经验公式为:
Figure FDA0002421574630000022
其中,λ为校正系数,n为焊接主轴转速,m为待焊接单元质量,l为焊针长度,r0为轴肩半径,ri为焊针半径,S(x)为温度场函数。
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