基于遗传算法优化的电弧增材再制造焊道尺寸预测模型

作者：倪永谦; 王猛; 杜心伟; 刘仁培; 魏艳红^*

来源：机械制造文摘(焊接分册), 2021, (06): 15-20.

• 电弧增材再制造
• 焊道尺寸
• 神经网络
• 遗传算法

电弧增材再制造过程中,成形件通过层层累积的方式进行制造。每道焊缝的几何尺寸对构件的成形精度有着重要的影响,是分层切片和路径规划的重要依据之一。为了研究焊接工艺参数与焊道尺寸之间的关系,文中采用正交试验法进行单道焊缝成形试验,建立了基于遗传算法的神经网络模型,可以预测不同焊接工艺参数(焊接电流、焊接速度、送丝速度)下单道成形的熔宽和余高。结果表明,焊缝宽度的预测平均误差为2.05%,焊缝高度的预测平均误差为5.09%,该模型实现了对焊道尺寸的较高精度的预测。结合多层多道试验对模型进行了验证,结果显示成形件成形良好,成形精度较高。文中建立的神经网络模型为电弧增材制造过程的工艺优化提供了依据。

• 单位
  南京航空航天大学