【摘 要】
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利用普通CCD摄象机拍摄出清晰完整的低碳钢堆焊正面熔池图像,对图像进行处理,检测出熔池边缘,得到了实际熔池形状尺寸,并就焊接速度和焊接电流发生变化时熔池真实形状发生的
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利用普通CCD摄象机拍摄出清晰完整的低碳钢堆焊正面熔池图像,对图像进行处理,检测出熔池边缘,得到了实际熔池形状尺寸,并就焊接速度和焊接电流发生变化时熔池真实形状发生的变化进行分析;采用不同的焊接工艺参数进行低碳钢堆焊和对接焊,比较实际熔池形状发生的变化;对不锈钢堆焊和对接焊熔池图像进行处理,得到实际的熔池形状尺寸.对焊接熔池形状进行无量纲化处理,将沿焊接方向上熔池相对长度均化为1,只有垂直焊接方向上的熔池相对宽度发生变化.比较焊接规范发生变化时,熔池无量纲化处理后形状的变化.针对恒流TIG焊接过程具有非线性.大滞后、时变的特点,采用BP神经网络技术建立了"熔池正面几何形状参数与背面熔宽"之间的关系模型.根据RMS误差最小原则确定了神经网络的输入为熔池正面几何形状参数、其前一个时刻的历史值以及熔池的宽长比.对模型进行验证结果表明,建立的神经网络模型的输出能够精确预测熔池背面熔宽的变化.
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