基于ACS-DBN的电弧增材制造焊道尺寸预测

作者：董海; 高秀秀^*; 魏铭琦

来源：系统仿真学报, 2021, 33(12): 2828-2837.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.21-FZ0723

• 电弧增材制造
• 焊道尺寸
• 预测模型
• 自适应布谷鸟搜索算法
• 深度信念网络

焊道重叠是电弧增材制造(Wire and Arc Additive Manufacturing,WAAM)技术的本质,合适的工艺参数选择对于控制焊道几何形状,提升成型零件的尺寸精度具有重要的意义,为此提出一种基于自适应布谷鸟搜索(Adaptive Cuckoo Search,ACS)算法优化的深度信念网络(Deep Beilef Network,DBN)预测模型ACS-DBN,在给定喷嘴高度、焊接电流、焊接速度、送丝速度这4个工艺参数的基础上预测焊道的熔宽和余高;基于实验法确定最优的隐层层数和隐元数量,构建基于ASC-DBN的WAAM焊道尺寸预测模型;利用仿真实验验证ACS-DBN预测模型的性能,与已有模型对比,结果表明,ACS-DBN模型能有效的映射WAAM焊道尺寸和焊接工艺参数之间的复杂非线关系,控制焊道尺寸的相对误差在6%以内,相对于其他预测模型具有更高的准确性和稳定性。

• 单位
  沈阳大学