【摘 要】
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本文尝试对焊接过程进行多信号同步采集.在计算机视觉库OpenCV处理的熔池表面图像基础上,多焊接信号数据结合建立了基于机器学习的焊缝熔深预测模型,从而得到了焊接熔池真实
【机 构】
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哈尔滨工程大学材料科学与化学工程学院,哈尔滨 150001
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本文尝试对焊接过程进行多信号同步采集.在计算机视觉库OpenCV处理的熔池表面图像基础上,多焊接信号数据结合建立了基于机器学习的焊缝熔深预测模型,从而得到了焊接熔池真实形貌.利用双椭球焊接热源模型计算焊接温度场,并提出了外接立方体和抽样方法,完成了多信号预测熔池对数值模拟熔池的修正试验研究.有限元模拟熔池和多信号预测熔池长度上和宽度上的平均误差分别为2.77％和6.55％,焊缝熔深的平均误差为8.74％.基于多信号测试得到的焊接熔池,为实际焊接过程中的温度场数值模拟提供了热源模型校准模型.
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