CN111985094A - 一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法，在水下条件下实施焊接的过程中综合考虑水环境因素对焊缝熔宽的实际影响，构建预测模型为：W＝‑5.54+0.05I+0.34U‑0.03h+4.80×10‑4IU+1.88×10‑5Ih+2.17×10‑4Uh+8.62×10‑5I2‑5.00×10‑3U2+1.42×10‑4h2；本发明所构建的预测模型，通过充分考虑水下环境因素对焊缝熔宽的影响，结合二阶响应曲面模型所获得的预测模型准确，能够有效地指导实际水下焊接过程，根据预测的熔宽，得到合适的焊接参数，进而改善焊接工艺，节省人力物力，得到更好的焊接性能。
Description
技术领域
本发明属于模拟算法领域，具体涉及一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法。
背景技术
水下焊接的质量的好坏很大程度上决定了水下工程的可靠性，目前水下湿法焊接因其应用范围广、成本较低，在水下工程建设中的优势十分明显，因此研究水下湿法焊接接头的焊接工艺性能，对于提高焊接效率、改善焊缝成形具有极大的意义。
焊缝成形质量是影响焊缝力学性能的重要因素，而焊缝熔宽严重影响焊缝成形的质量，受到水下严酷的环境影响。由于水下湿法焊接过程是一个复杂的非线性的过程，确定最优焊接参数需要花费大量的时间与成本，因此需要一个有效的方法对焊缝的熔宽进行预测以得到最佳的焊接参数。
发明内容
针对水下湿法焊接焊缝熔宽难预测的问题，本发明提出一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法。
实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法，在水下条件下实施焊接的过程中综合考虑水环境因素对焊缝熔宽的实际影响，构建预测模型为：
W＝-5.54+0.05I+0.34U-0.03h+4.80×10-4IU+1.88×10-5Ih+2.17×10-4Uh+8.62×10-5I2-5.00×10-3U2+1.42×10-4h2；
式中：W为焊缝熔宽，I为焊接电流，U为焊接电压，h为水深。
作为本发明的进一步改进，构建预测模型的步骤包括，
搭建水下湿法焊接平台，综合考虑水深、电压和电流值作为参数变量设置实验方案，获取焊缝熔宽，采集实测样本数据；
调用Design-Expert软件中的二阶响应曲面模型，输入样本数据，获得预测模型。
作为本发明的进一步改进，基于Box-Behnken实验设计方法设计实验方案。
作为本发明的进一步改进，所述实验方案中，所述电压选用的范围为25～35V，所述电流选用的范围为150～300A，所述水深选用的范围为0～60m。
作为本发明的进一步改进，所述的水环境因素包括水深和水温，所构建的预测模型适用于20-25℃的温度环境。
作为本发明的进一步改进，还包括根据实测数据对构件的预测模型进行验证。
本发明的有益效果：本发明所构建的预测模型，通过充分考虑水下环境因素对焊缝熔宽的影响，结合二阶响应曲面模型所获得的预测模型准确，能够有效的指导实际水下焊接过程，根据预测的熔宽，得到合适的焊接参数，进而改善焊接工艺，节省人力物力，得到更好的焊接性能。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明试验方案设计的Box-Behnken设计示意图；
图3是本发明基于二阶响应曲面模型构建的预测模型中焊接电流与焊接电压的响应曲面分析图；
图4是本发明基于二阶响应曲面模型构建的预测模型中焊接电流与水深的响应曲面分析图；
图5是本发明基于二阶响应曲面模型构建的预测模型中焊接电压与水深的响应曲面分析图；
图6是本发明基于Central Composite模型构建的预测模型中焊接电流与焊接电压的响应曲面分析图；
图7是本发明基于Central Composite模型构建的预测模型中焊接电流与水深的响应曲面分析图；
图8是本发明基于Central Composite模型构建的预测模型中焊接电压与水深的响应曲面分析图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明对水下湿法焊接焊缝熔宽进行预测具体包括以下步骤：
步骤一：以焊接电流、焊接电压及水深为自变量，焊缝熔宽为因变量，考虑到因变量与自变量之间的相互关系，通过Box-Behnken实验设计方法按三因素三水平设计试验方案。
其中焊接电流的范围为150～300A，焊接电压的调节范围为25～35V，水深的范围为0～60m。Box-Behnken实验设计的试验点如图2所示，共包括17组试验。
步骤二：基于实验方法搭建水下湿法焊接平台，对基于Box-Behnken实验设计方法所设计的试验方案进行试验并获取样本数据。
其中，测试时水下焊接所用的试验母材为16mm厚的Q345钢板，试板尺寸为250mm60mm 16mm，30°V形坡口，钝边2mm。采用美国BROCO水下焊条，实验环境和水温均为20℃，焊接方法为焊条电弧焊。
设计的实验方案及结果，即采集的样本数据如下：
表1实验方案及结果
实施例1：
步骤三：借助Design-Expert软件对样本数据进行回归分析，建立水下湿法焊接响应曲面预测模型；
采用二阶响应曲面模型，模型可以表示为：
式中，βij为xi和xj之间的交互效应；βij为xi的二次效应。
根据实验结果求解，用编程因子表示的最终方程为：
W＝9.38+1.87x1+0.76x2-0.39x3+0.18x1x2+0.042x1x3+0.033x2x3-0.49x1 2-0.13x2 2+0.13xa 2
其中W表示焊缝熔宽，x1代表焊接电流，x2代表焊接电压，x3代表水深；
根据上述三个水下焊接影响因素得出的最终方程为：
W＝-5.54+0.05I+0.34U-0.03h+4.80×10-4IU+1.88×10-5Ih+2.17×10-4Uh+8.62×10-5I2-5.00×10-aU2+1.42×10-4h2
其中W为焊缝熔宽，I为焊接电流，U为焊接电压，h为水深；
借助Design-Expert软件分析的得到的焊接电流与焊接电压的响应曲面分析、焊接电流与水深的响应曲面分析和焊接电压与水深的响应曲面分析分别如图3、图4和图5所示。
步骤四：借助Design-Expert软件对所建立的响应曲面模型进行方差分析，确定建模的合理性；
为了对模型的拟合程度进行判断，对模型进行方差分析，分析模型中的一次项、二次项及交互项对焊缝熔宽的影响显著程度，回归模型的方差分析结果如表2所示。
表2回归方程方差分析
由表2可得模拟项的P值小于0.0001，说明所选模型显著程度高。
步骤五：给定参数对水下焊接焊缝进行数值模拟，得到焊缝熔宽，采用相同参数对预测模型进行实验验证；
选取实验参数如下表3所示：
表3焊接实验参数
由实验结果可知，焊缝熔宽为9.95mm，对比预测的水下湿法焊接焊缝熔宽结果如表4；
表4误差分析
实施例2：
步骤三：采取同样实验方案与实验数据，借助Design-Expert软件对样本数据进行回归分析，调用Central Composite模型；
根据实验结果求解，用编程因子表示的最终方程为：
W＝9.31+1.98x1+0.12x2-0.38x3+0.13x1x2+0.097x1x3+0.025x2x3-0.036x1 2-0.036x2 2+0.37x3 2
其中W为焊缝熔宽，x1代表焊接电流，x2表焊接电压，x3代表水深；
根据上述三个水下焊接影响因素出的最终方程为：
W＝-1.83036+0.041368I+0.19687U+0.026930h-3.60000×10-4IU-4.33333×10- 5Ih-1.66667×10-4Uh-6.42182×10-5I2-1.44491×10-3U2-4.14627×10-4h2
其中W为焊缝熔宽，I为焊接电流，U为焊接电压，h为水深；
步骤四：借助Design-Expert软件分析的得到的焊接电流与焊接电压的响应曲面分析、焊接电流与水深的响应曲面分析和焊接电压与水深的响应曲面分析分别如图6、图7和图8所示。
为了对模型的拟合程度进行判断，对模型进行方差分析，分析模型中的一次项、二次项及交互项对焊缝熔宽的影响显著程度，回归模型的方差分析结果如表5所示。
表5回归方程方差分析
由表5可得模拟项的P值小于0.0001，说明所选模型显著程度高，但残差，失拟误差和纯误差均大于表2。
步骤五：然后采用相同参数对Central Composite预测模型进行实验验证并进行误差分析，结果如表6所示。
表6误差分析
对比表4与表6的结果可知可知，选用二阶响应曲面预测模型模拟计算预测的焊缝熔宽比Central Composite模型预测的误差小，故可以证实本发明提供的一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法准确度较高，具有可行性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种预测水下湿法焊接焊缝熔宽的方法，其特征在于：
在水下条件下实施焊接的过程中综合考虑水环境因素对焊缝熔宽的实际影响，构建预测模型为：
W＝-5.54+0.05I+0.34U-0.03h+4.80×10-4IU+1.88×10-5Ih+2.17×10-4Uh+8.62×10- 5I2-5.00×10-3U2+1.42×10-4h2；
式中：W为焊缝熔宽，I为焊接电流，U为焊接电压，h为水深。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，构建预测模型的步骤包括，
搭建水下湿法焊接平台，综合考虑水深、电压和电流值作为参数变量设置实验方案，获取焊缝熔宽，采集实测样本数据；
调用Design-Expert软件中的二阶响应曲面模型，输入样本数据，获得预测模型。
3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于：基于Box-Behnken实验设计方法设计实验方案。
4.根据权利要求2和3所述的预测方法，其特征在于：所述实验方案中，所述电压选用的范围为25～35V，所述电流选用的范围为150～300A，所述水深选用的范围为0～60m。
5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：所述的水环境因素包括水深和水温，所构建的预测模型适用于20-25℃的温度环境。
6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：还包括根据实测数据对构件的预测模型进行验证。
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| CN112935465A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-11 | 湖北文理学院 | 一种改善焊接质量和熔宽的工艺参数优化方法 |
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| CN107315864A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-11-03 | 杭州电子科技大学 | 基于响应曲面法的超声辅助加工的尖形刀切削力预测模型建模方法 |
| CN107598370A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-01-19 | 温州大学 | 一种钢/铝激光焊接的工艺优化方法 |
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2020
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| 郑泽培: "水下湿法 FCAW电弧稳定性及焊缝成形质量的研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技I辑, no. 2, 15 December 2013 (2013-12-15), pages 022 - 131 * |
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| CN112935465B (zh) * | 2021-02-08 | 2022-08-23 | 湖北文理学院 | 一种改善焊接质量和熔宽的工艺参数优化方法 |
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