本文選題：鈦合金 + 微電阻點焊　； 參考：《焊接學報》2017年09期

【摘要】：文中研究了微電阻點焊條件下TC2鈦合金焊點質(zhì)量監(jiān)測問題.首先對典型焊點的微觀金相組織進行了分析,發(fā)現(xiàn)在熔核區(qū)域形成了針狀馬氏體;接著選取典型的電極電壓曲線,根據(jù)其變化趨勢劃分為四個階段,結(jié)合焊點的形成過程進行了相應解釋,并分析了電極電壓曲線特征量與熔核直徑之間的相關性;最后應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡,采用相關性較強的電極電壓特征量及焊接電流作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入,選取熔核直徑作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸出,結(jié)合試驗數(shù)據(jù).結(jié)果表明,通過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及測試,有效地實現(xiàn)了對焊點質(zhì)量的可靠預測.
[Abstract]:The quality monitoring of TC2 titanium alloy solder joint under micro resistance spot welding is studied in this paper. Firstly, the microstructure of typical solder joints was analyzed and it was found that acicular martensite was formed in the nugget region, and then the typical electrode voltage curve was selected and divided into four stages according to its changing trend. The correlation between the characteristic quantity of electrode voltage curve and the diameter of nugget is analyzed, and the BP neural network is applied to analyze the relationship between the characteristic quantity of electrode voltage curve and the diameter of nugget. The electrode voltage characteristic and welding current are used as the input of neural network, and the nugget diameter is selected as the output of neural network, and the experimental data are combined. The results show that the reliable prediction of solder joint quality is realized effectively through neural network training and testing.
【作者單位】： 中航工業(yè)航宇救生裝備有限公司;華中科技大學數(shù)字制造裝備與技術國家重點實驗室;華中科技大學力學系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11072083)
【分類號】：TG453.9

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本文編號：2102014