【摘 要】
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本文回顾了电阻点焊质量监控的发展现状,指出了传统点焊质量监控方法存在的缺点,展望了点焊质量监控的未来发展方向,简单介绍了多监测参量综合监控法和人工智能法并着重介绍
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本文回顾了电阻点焊质量监控的发展现状,指出了传统点焊质量监控方法存在的缺点,展望了点焊质量监控的未来发展方向,简单介绍了多监测参量综合监控法和人工智能法并着重介绍了人工智能中的神经网络监控法;介绍了人工神经网络的基本知识和其在焊接中的应用。论文的第一部分介绍了本课题研究的目的、意义及方法;第二部分介绍了本文所采取的实验系统和数据采集程序,采用空心线圈电流传感器进行电流的采集,用C语言软件编程实现数据的在线采集;第三部分分析了点焊工艺参数(热量、电极压力、分流等)对动态电阻曲线的影响,分析了动态电阻的特征量对熔核直径影响,初步选出了神经网络输入信息参量;第四部分建立了基于神经元网络的点焊熔核尺寸预测系统。论文最后将训练好的神经网络的数据移植到C语言程序中,成功的建立了低碳钢电阻点焊质量在线监测系统,为实现低碳钢电阻点焊质量的在线控制打下了良好的基础。
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