權利要求書： 1.一種基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法，其特征在于，具體步驟如下：步驟1：建立攪拌摩擦焊過程有限元仿真模型；
步驟2：從建立的有限元仿真模型中提取攪拌摩擦焊焊接過程中表面特征點溫度與核心區(qū)峰值溫度和最低溫度的數(shù)據(jù)集；
步驟3：設計支持向量回歸機算法模型；
給定訓練數(shù)據(jù)(x1，y1)，…，(xN，yN)構成輸入空間；其中，xi，i＝1,…,N，為焊件的表面特征點溫度，是一個一維輸入量；yi，i＝1,…,N，為核心區(qū)溫度值包括核心區(qū)峰值溫度和最低溫度，是一個一維目標量；SR算法采用非線性變換 把原始輸入空間中的數(shù)據(jù)映射到一個高維特征空間中，再在這個高維特征空間中使用ε不敏感損失函數(shù)進行線性回歸，從而得到目標量與輸入量在原空間內(nèi)的非線性回歸效果即建立焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系；在高維特征空間中構造的最優(yōu)線性函數(shù)為：T
f(x)＝w*φ(x)+b(1)
式中w為權值向量；b為偏置項；ε不敏感損失函數(shù)的定義為：SR優(yōu)化的目標函數(shù)為：
其中C＞0為懲罰系數(shù)，決定了對誤差大于ε的懲罰程度；為每個樣本點引入松弛變量ξi，*ξi有：
為求解式(4)，構造Lagrange函數(shù)：T
其中，α＝[α1,…,αN]≥0， 為Lagrange乘子；分別對w，b求偏微分并令它們等于0，可得式(5)的對偶問題為：其中k(xi,xj)為核函數(shù)，選用RBF核函數(shù)，其具有光滑性好、徑向?qū)ΨQ與參數(shù)簡單優(yōu)點，函數(shù)如下所示：其中σ＞0是可調(diào)的核參數(shù)；
對式(6)進行求解得SR的回歸估計如下所示：步驟4：設置支持向量回歸機算法模型的參數(shù)與核函數(shù)，輸入焊件表面特征點溫度與核心區(qū)溫度數(shù)據(jù)，區(qū)分訓練集和測試集；
步驟5：以均方根差為評價標準，對步驟3中的支持向量回歸機算法模型進行訓練和測試；
步驟6：將紅外熱像儀布置在機床主軸前方，進行單軸肩攪拌摩擦焊實驗，通過紅外熱像儀獲得焊接過程中焊件表面特征點溫度，使用訓練好的支持向量回歸機算法模型，將紅外熱像儀測得的焊件前進側(cè)后退側(cè)特征點溫度作為輸入，實現(xiàn)焊接過程中核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的預測。
說明書： 基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法技術領域[0001] 本發(fā)明屬于攪拌摩擦焊(FrictionStirWelding，F(xiàn)SW)溫度檢測領域，涉及一種基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法，綜合采用熱像儀、有限元仿真模型和支持向量回歸機算法(SupportactorRegression，SR)對攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度進行表征。背景技術[0002] 攪拌摩擦焊是一種新型的固相焊接技術，焊接時高速旋轉(zhuǎn)的攪拌頭與焊件摩擦產(chǎn)生的熱量使材料軟化，焊材在攪拌頭運動的作用下發(fā)生塑性流動，最終在攪拌頭軸肩和攪拌針的擠壓下形成焊縫。攪拌摩擦焊具有節(jié)能、環(huán)保、焊接接頭力學性能好等優(yōu)點，常用于鋁鎂合金的焊接。[0003] 攪拌摩擦焊核心區(qū)由位于攪拌頭軸肩下方的焊核區(qū)、熱機影響區(qū)、熱影響區(qū)所構成，其溫度直接影響著焊接接頭的微觀組織，并最終影響到接頭的力學性能。核心區(qū)溫度場也是焊縫塑性材料流動、接頭組織結(jié)構轉(zhuǎn)變、焊接參數(shù)優(yōu)化、焊接機理分析等其他相關研究的基礎。攪拌摩擦焊過程中由于攪拌頭旋轉(zhuǎn)、軸肩遮擋、焊件材料流動與劇烈塑性變形等原因使得實驗的方法難以全面描述攪拌摩擦焊過程中的核心區(qū)溫度分布。攪拌摩擦焊溫度場的測量方法有很多，常用的有熱電偶和紅外熱像儀測溫。通過在工件中打孔插入熱電偶獲得焊接溫度場的方法局限于試驗研究，無法用于實際生產(chǎn)。在攪拌頭中插入熱電偶用于焊接過程溫度測量的方法可以用于工業(yè)生產(chǎn)中但其對攪拌頭的損傷大，影響攪拌頭的使用壽命。紅外熱像儀只能對焊接過程中焊材的表面溫度進行測量。通過有限元仿真技術，對焊接過程進行建模，能夠獲得攪拌摩擦焊的核心區(qū)溫度分布，但僅使用仿真難以實現(xiàn)實際焊接過程中核心區(qū)溫度在位表征。發(fā)明內(nèi)容[0004] 本發(fā)明所要解決的技術問題是克服現(xiàn)有技術的不足，發(fā)明一種基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度表征方法，獲得的焊接過程核心區(qū)溫度能夠為焊接機理研究提供基礎。首先通過建立FSW有限元仿真模型來獲取表面特征點溫度和核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的數(shù)據(jù)集；再使用SR算法建立焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系；最后在FSW過程中使用紅外熱像儀實時測得焊件表面特征點溫度，結(jié)合焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系，實現(xiàn)核心區(qū)溫度的在位表征。[0005] 本發(fā)明的技術方案：[0006] 一種基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法，運用理論和實驗相結(jié)合的方法，建立攪拌摩擦焊過程有限元仿真模型，獲取加工過程中焊件表面特征點溫度與核心區(qū)峰值溫度最低溫度的數(shù)據(jù)集，使用SR算法對獲取的數(shù)據(jù)進行訓練，得到了焊接過程中軸肩周圍焊件表面特征點溫度和核心區(qū)峰值溫度最低溫度的關聯(lián)關系；進行單軸肩攪拌摩擦焊實驗，使用紅外熱像儀測得加工過程中焊件表面特征點溫度；將紅外熱像儀實時測量的焊件表面特征點溫度同基于SR算法建立的焊件表面溫度與核心區(qū)溫度關聯(lián)關系模型結(jié)合，實現(xiàn)攪拌摩擦焊加工過程中核心區(qū)峰值溫度和最低溫度的預測；方法的具體步驟如下：[0007] 步驟1：建立攪拌摩擦焊過程有限元仿真模型；[0008] 步驟2：從建立的有限元仿真模型中提取攪拌摩擦焊焊接過程中表面特征點溫度與核心區(qū)峰值溫度和最低溫度的數(shù)據(jù)集；[0009] 步驟3：設計支持向量回歸機算法模型；[0010] 給定訓練數(shù)據(jù)(x1，y1)，…，(xN，yN)構成輸入空間；其中，xi(i＝1,…,N)，為焊件的表面特征點溫度，是一個一維輸入量；yi(i＝1,…,N)為核心區(qū)溫度值包括核心區(qū)峰值溫度和最低溫度，是一個一維目標量；SR算法采用非線性變換 把原始輸入空間中的數(shù)據(jù)映射到一個高維特征空間中，再在這個高維特征空間中使用ε不敏感損失函數(shù)進行線性回歸，從而得到目標量與輸入量在原空間內(nèi)的非線性回歸效果即建立焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系；在高維特征空間中構造的最優(yōu)線性函數(shù)為：[0011] f(x)＝wT*φ(x)+b(1)[0012] 式中w為權值向量；b為偏置項；ε不敏感損失函數(shù)的定義為：[0013][0014] SR優(yōu)化的目標函數(shù)為：[0015][0016] 其中C>0為懲罰系數(shù)，決定了對誤差大于ε的懲罰程度；為每個樣本點引入松弛變*量ξi，ξi有：
[0017][0018] 為求解式(4)，構造Lagrange函數(shù)：[0019][0020] 其中，α＝[α1,…,αN]T≥0， 為Lagrange乘子；分別對w，b求偏微分并令它們等于0，可得式(5)的對偶問題為：
[0021][0022] 其中k(xi,xj)為核函數(shù)，選用RBF核函數(shù)，其具有光滑性好、徑向?qū)ΨQ與參數(shù)簡單等優(yōu)點，函數(shù)如下所示：[0023][0024] 其中σ＞0是可調(diào)的核參數(shù)；[0025] 對式(6)進行求解可得SR的回歸估計如下所示：[0026][0027] 步驟4：設置支持向量回歸機算法模型的參數(shù)與核函數(shù)，輸入焊件表面特征點溫度與核心區(qū)溫度數(shù)據(jù)，區(qū)分訓練集和測試集；[0028] 步驟5：以均方根差為評價標準，對步驟3中的支持向量回歸機算法模型進行訓練和測試；[0029] 步驟6：將紅外熱像儀布置在機床主軸前方，進行單軸肩攪拌摩擦焊實驗，通過紅外熱像儀獲得焊接過程中焊件表面特征點溫度，使用訓練好的支持向量回歸機算法模型，將紅外熱像儀測得的焊件前進側(cè)后退側(cè)特征點溫度作為輸入，實現(xiàn)焊接過程中核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的預測。[0030] 本發(fā)明的有益效果：通過實驗與理論結(jié)合的方法對攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度場進行預測，建立了基于支持向量回歸機的攪拌摩擦焊過程中焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系，實現(xiàn)了攪拌摩擦焊加工過程中核心區(qū)溫度的預測，并對預測的結(jié)果進行實驗驗證，說明了這種方法的有效性，獲得的核心區(qū)溫度有助于研究核心區(qū)溫度對焊接質(zhì)量的影響規(guī)律。附圖說明[0031] 圖1是裝配完成的三維仿真模型；[0032] 圖2是隨溫度變化的2219
鋁合金材料參數(shù)；[0033] 圖3是網(wǎng)格劃分完成后的仿真模型；[0034] 圖4是核心區(qū)峰值溫度提取示意圖；[0035] 圖5是前進側(cè)特征點示意圖；[0036] 圖6是核心區(qū)最低溫度提取示意圖；[0037] 圖7是后退側(cè)特征點示意圖；[0038] 圖8是使用支持向量回歸機算法預測的核心區(qū)峰值溫度與最低溫度示意圖。具體實施方式[0039] 下面結(jié)合技術方案和附圖詳細說明本發(fā)明的具體實施方式。[0040] 本實施例中以2219鋁合金為焊接材料，2219鋁合金有著良好的高溫力學性能、焊接性能、抗應力腐蝕性，被廣泛應用于航空航天領域中。[0041] 從仿真模型中提取表面溫度與核心區(qū)溫度數(shù)據(jù)集并使用SR算法建立二者的關聯(lián)關系，再結(jié)合基于熱像儀測得的FSW焊件表面溫度，實現(xiàn)了FSW核心區(qū)溫度在位表征，具體步驟如下：[0042] (1)建立FSW過程有限元仿真模型。[0043] 幾何模型：使用SolidWorks建立焊件與攪拌頭模型并導入DEFORM軟件中進行裝配。攪拌頭參數(shù)如下表所示，焊件材料為2219鋁合金，尺寸為100mm×150mm×18mm。DEFORM中裝配完成后的三維仿真模型如圖1所示。[0044] 表1攪拌頭參數(shù)[0045][0046] 材料參數(shù)：[0047] 2219鋁合金化學成分如表2所示，使用JmatPro軟件計算隨溫度變化的材料參數(shù)，隨溫度變化的材料參數(shù)如圖2所示。[0048] 表22219鋁合金化學成分(質(zhì)量分數(shù)/％)[0049][0050] 使用J?C本構模型描述材料流動應力隨溫度與應變速率的變化。公式如下所示：[0051][0052][0053] 式中，ε是等效塑性應變， 為相對塑性應變率， 其中，為實驗應變率，為參考應變率，Troom為室內(nèi)溫度，Tmelt為材料熔點。2219鋁合金J?C本構方程各參數(shù)如表3所示。[0054] 表32219鋁合金Johnson?Cook特性參數(shù)[0055][0056] 攪拌頭材料為H13工具鋼，材料本構方程使用DEFORM軟件自帶材料庫中的數(shù)據(jù)，其他材料參數(shù)如表4所示：[0057] 表4H13工具鋼材料參數(shù)[0058][0059][0060] 邊界條件：[0061] 邊界條件分為機械邊界條件與熱邊界條件。機械邊界條件設置中，限制焊件底面Z方向的移動自由度，限制焊件側(cè)面X與Y方向的移動自由度避免焊件在仿真過程中產(chǎn)生位移。將攪拌頭、焊件與空氣的對流換熱系數(shù)設置為0.02N/(mm·s·℃)，焊件底面與墊板的傳熱系數(shù)設置為5N/(mm·s·℃)。[0062] 摩擦模型：[0063] 隨著焊接過程進行，焊件與攪拌頭接觸區(qū)域溫度升高，強度較低的焊件材料表面被部分剪切。摩擦作用下，部分焊件材料會粘著在攪拌頭表面。為了更準確的描述焊接過程中攪拌頭與焊件接觸區(qū)域之間的狀態(tài)，所建立的摩擦模型使用隨溫度變化的剪切摩擦模型。公式如下所示：[0064] τ＝mk(10)[0065] 式中，m為剪切摩擦系數(shù)，k是材料的剪切強度。隨溫度變化的摩擦系數(shù)如表5所示。[0066] 表5不同溫度時2219鋁合金與攪拌頭之間的摩擦系數(shù)[0067][0068] 網(wǎng)格劃分：[0069] 網(wǎng)格類型與尺寸的選擇是有限元分析精度非常重要的一個影響因素，模型需要進行攪拌頭與焊件的網(wǎng)格劃分。網(wǎng)格的數(shù)量會影響仿真計算時間，對焊件與攪拌頭接觸區(qū)域進行網(wǎng)格細化，其他區(qū)域使用較粗網(wǎng)格降低仿真時間。網(wǎng)格劃分完成的仿真模型如圖3所示。[0070] 基于所建立的仿真模型進行了攪拌頭轉(zhuǎn)速為500r/min、焊接速度為75mm/min、下壓速度為15mm/min，攪拌頭傾角2.5°，下壓量為0.2mm的仿真，獲得了這組焊接工藝參數(shù)下溫度場。[0071] (2)從建立的FSW過程的仿真模型中提取焊件表面溫度與核心區(qū)溫度的數(shù)據(jù)集。[0072] FSW核心區(qū)峰值溫度分布于軸肩下方如圖4所示的位置，基于上述步驟建立的FSW有限元仿真模型，從中提取的焊件表面前進側(cè)特征點溫度與核心區(qū)峰值溫度數(shù)據(jù)集如表6所示，其中前進側(cè)特征點的位置如圖5所示。FSW核心區(qū)最低溫度分布于焊板底面如圖6所示的位置，從FSW模型中提取焊件后退側(cè)特征點溫度與核心區(qū)最低溫度數(shù)據(jù)集如表6所示，其中后退側(cè)特征點的位置如圖7所示。[0073] 表6表面溫度與核心區(qū)溫度數(shù)據(jù)(℃)[0074][0075][0076] (3)進行FSW實驗，使用熱電偶與紅外熱像儀分別測得核心區(qū)溫度與焊件表面溫度。[0077] 使用熱電偶獲取FSW加工過程中核心區(qū)的峰值溫度與最低溫度以檢驗本方法的表征精度。選用K型熱電偶作為測溫元件，溫度變送器對溫度信號進行非線性校正，PCI?1747U數(shù)據(jù)采集卡采集溫度信號，并將其傳輸?shù)缴衔粰C中；熱電偶布置在距上表面1.5mm，距焊縫中心115mm和距下表面1.5mm，距焊縫中心119mm的特征點，前進側(cè)和后退側(cè)對稱排布。[0078] 實驗中使用尺寸為300mm×120mm×18mm的2219鋁合金焊板，在焊板的側(cè)面打孔以便埋入熱電偶，將熱像儀布置在焊件的正前方，同主軸的夾角30°，進行單軸肩攪拌摩擦焊實驗，設置攪拌頭轉(zhuǎn)速為500r/min、焊接速度為75mm/min、下壓速度為15mm/min，攪拌頭傾角2.5°，實驗中由工作臺移動完成進給，機床主軸與熱像儀的相對位置保持不變，獲取FSW過程中焊件表面特征點溫度如下表所示：[0079] 表7前進側(cè)特征點溫度(℃)[0080][0081] 表8后退側(cè)特征點溫度(℃)[0082][0083] (4)建立表面溫度與核心區(qū)溫度的關聯(lián)關系模型，并結(jié)合熱像儀測得的表面溫度實現(xiàn)攪拌摩擦焊過程中核心區(qū)溫度在位表征。[0084] SR算法如下所示：[0085] 依據(jù)表6中給出焊件表面前進側(cè)特征點溫度與核心區(qū)峰值溫度，以表面前進側(cè)特征點溫度為輸入量，核心區(qū)峰值溫度為目標量，使用SR算法建立二者的關聯(lián)關系，結(jié)合使用熱像儀測得的FSW焊件表面前進側(cè)特征點溫度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)核心區(qū)峰值溫度的預測，同理使用SR算法建立后退側(cè)特征點與核心區(qū)最低溫度的關聯(lián)關系，結(jié)合使用熱像儀測得的FSW焊件后退側(cè)特征點溫度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)核心區(qū)峰值溫度的預測。使用這種方法獲得的核心區(qū)峰值溫度與最低溫度表征結(jié)果如圖8所示。實驗中使用熱電偶測得的核心區(qū)峰值溫度與最低溫度同基于SR算法預測的溫度結(jié)果如表9所示，這種方法的核心區(qū)預測精度如表10所示。[0086] 表9核心區(qū)溫度預測值(℃)[0087][0088] 表10焊件核心區(qū)峰值溫度與最低溫度預測精度[0089][0090] 針對2219鋁合金的FSW，首先使用DEFORM建立了FSW的有限元仿真模型并從其中提取出表面溫度與核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的數(shù)據(jù)集，然后使用SR算法建立起表面溫度與核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的關聯(lián)關系，最后進行了單軸肩攪拌摩擦焊實驗，結(jié)合紅外熱像儀測得的焊件表面溫度實現(xiàn)了FSW核心區(qū)峰值溫度與最低溫度的預測，與熱電偶測得的溫度結(jié)果對比，這種方法的誤差小于5％，精度較高，可以證明這種基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法的有效性。
聲明：
“基于紅外熱像儀的攪拌摩擦焊核心區(qū)溫度在位表征方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
961
編輯：管理員
來源：大連理工大學
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2024年10月25日 ~ 27日 
