CN108875113B - 变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法及*** - Google Patents

变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法，该方法包括：1)、通过某种材料的变厚截面板激光焊接的工艺试验与金相组织观察，获取其未熔透到过熔透过程的激光功率参数及焊缝截面信息；2)、借助回归分析方法，构建变厚截面板激光焊接熔透性回归模型。根据误差特性，判定模型的准确度，选取最佳模型；3)、根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过回归模型，计算得到其最佳加工工艺参数。本发明能进行变厚截面板激光焊接焊缝截面形貌信息的预测与控制。

Description

变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法及***
技术领域
本发明涉及变厚截面板激光焊接的一种熔深预测与控制方法，具体为一种变厚截面板激光焊接焊缝截面形貌信息预测与控制方法及***。
背景技术
汽车行业作为国民支柱行业，节能减排已经成为汽车工业低碳发展的革命性课题。采用变厚截面板可有效的在保证汽车零件强度的基础上，实现汽车轻量化。但在应用过程中发现，变厚截面材料的连接成为该类材料制造过程中亟需解决的关键问题之一和限的质量随材料厚度的变化而适应性变化，这可以通过精确控制单位时间的焊接热输入总量来实现。激光焊接技术因激光能量和焊接热输入可精确控制，是实现连续变厚截面材料焊接连接的理想方法。
现有的变厚截面板激光焊接方法为：在保证装配间隙裕度和已知材料厚度变化规律的条件下，依据材料厚度与热输入参量关系的经验，人工干预控制激光功率和焊接速度实现热输入流量控制。此种方法的局限性在于任一不确定性扰动(如板材厚度偏差、装配间隙变化、激光功率波动等)，可能导致焊接熔透状态发生变化，出现未熔合、未熔透、烧穿、焊缝组织粗大、气孔等缺陷。因此，依据人工经验干预控制变厚截面材料深熔的方法很难可靠应用于在生产线上大批量焊接制造过程中。
焊接生产过程的自动化、智能化也成为制造工业现代化发展的必然趋势。因此有必要寻求一种变厚截面板激光焊接方法，该方法能实现通过板厚的变化，依据当前工艺参数，精确的预测激光焊接的熔透性并对结果提出工艺参数控制方法。
发明内容
本发明旨在提供一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法及***，控制焊接过程中的工艺参数能随着变厚截面板板厚变化同步变化，有效保证变厚截面板激光焊接的熔透性。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法，包括以下步骤：
1)获取某种材料的变厚截面板激光未熔透到过熔透过程的激光功率参数及焊缝截面信息；
2)根据激光功率参数及焊缝截面信息构建变厚截面板激光焊接回归模型，根据回归模型的厚度计算值与实际值的误差特性，判定模型的准确度，选取最佳回归模型；
3)根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过最佳回归模型，得到其最佳加工工艺参数。
步骤2)中，变厚截面板激光焊接回归模型的表达式如下：
多元线性回归模型：
ΔH＝1.2871+0.0004Pb-0.9222Wp；
纯二次多项式回归模型：
ΔH＝0.5571+0.0028Pb-1.6314Wp+0.1796Wp 2；
交叉多项式回归模型：
ΔH＝1.1747+0.0005Pb-0.8637Wp-0.0001PbWp；
完全二次多项式回归模型：
ΔH＝-0.0512+0.0003Pb-0.4625Wp+0.0043Pb 2-1.6613PbWp；
其中，ΔH为变厚截面板板厚，Pb为激光功率，WP为上熔宽。
步骤2)中，厚度计算值与实际值的误差特性最优的模型，即为所述最佳回归模型。
本发明的所述误差特征包括全距、极大值、极小值、平均值、标准差和剩余标准差。
选定所述完全二次多项式回归模型为所述最佳回归模型。
相应地，本发明还提供了一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制***，其特征在于，包括：
信息采集模块：用于获取某种材料的变厚截面板激光未熔透到过熔透过程的激光功率参数及焊缝截面信息；
选取模块：用于根据激光功率参数及焊缝截面信息构建变厚截面板激光焊接回归模型，根据回归模型的厚度计算值与实际值的误差的大小，判定模型的准确度，选取最佳回归模型；
计算模块：用于根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过最佳回归模型，得到其最佳加工工艺参数。
本发明通过某种材料的变厚截面板激光焊接的工艺试验与金相组织观察，获取其未熔透到过熔透的激光功率参数及焊缝截面信息(激光功率：由激光器自带控制软件在界面内设置和获取。焊缝截面信息：通过线切割对变厚截面截取厚度变化的金相试样，经过试样打磨、抛光等环节获取表面光亮的金相试样。依据变厚截面板材料配置腐蚀液，对样件进行擦拭腐蚀。借助超景深三维显微***对样件进行观察，获取焊缝截面可测量量化信息，如上熔宽、熔深、下熔宽等)；
借助回归分析方法，构建变厚截面板激光焊接回归模型。根据误差的大小，判定模型的准确度，选取最佳模型；
根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过回归模型，得到其最佳加工工艺参数。
以下对本发明的技术方案做进一步的说明：
通过变厚截面板激光焊接工艺试验，获取最薄板厚区域未熔透状态到最厚板厚区域过熔透状态的变厚截面板。每次试验后通过表面观察，以焊件背面未出现焊缝为未熔透，焊件正面出现塌陷为过熔透。
通过线切割对变厚截面截取厚度变化的金相试样，经过试样打磨、抛光等环节获取表面光亮的金相试样。依据变厚截面板材料配置腐蚀液，对样件进行擦拭腐蚀。借助超景深三维显微***对样件进行观察，获取焊缝截面可测量量化信息，如上熔宽、熔深、下熔宽等。
依据工艺参数与焊缝截面可测量量化信息，构建回归模型。通过精度分析确定最佳模型，对每个模型进行判定，从误差的全距、极大值、极小值、平均值、标准差和模型剩余标准差rmse等六个方面对模型进行描述性统计，判定模型的精度。
对与工艺试验材料属性一致而厚度变化相同或不同的变厚截面板进行厚度测量，依据其厚度变化规律，借助工艺试验得出的多元回归模型，可有效得出该变厚截面的最佳工艺参数方案。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明解决了人工干预实现变厚截面板焊接方法的经验局限性，通过对某种材料变厚截面进行工艺试验构建回归模型，仅需通过测量同种材料变厚截面板厚度变化规律，便可得到该变厚截面板的最佳激光焊接工艺参数，较现有方法精度高，便于实现智能化、自动化。
附图说明
图1为变厚截面板激光焊接装置主视图；
图2为变厚截面板激光焊接装置俯视图；
图3为变厚截面板激光焊接装置左视图；
图4(a)～图4(j)为焊接样件表面形貌；图4(a)对应激光功率800w；图4(b)对应激光功率900w；图4(c)对应激光功率1000w；图4(d)对应激光功率1100w；图4(e)对应激光功率1200w；图4(f)对应激光功率1300w；图4(g)对应激光功率1400w；图4(h)对应激光功率1500w；图4(i)对应激光功率1600w；图4(j)对应激光功率1700w；
图5(a)～图5(e)为800W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图5(a)对应ΔH＝1.30mm；图5(b)对应ΔH＝1.34mm；图5(c)对应ΔH＝1.54mm；图5(d)对应ΔH＝1.77mm；图5(e)对应ΔH＝1.94mm；
图6(a)～图6(e)为900W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图6(a)对应ΔH＝1.16mm；图6(b)对应ΔH＝1.37mm；图6(c)对应ΔH＝1.60mm；图6(d)对应ΔH＝1.77mm；图6(e)对应ΔH＝1.93mm；
图7(a)～图7(e)为1000W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图7(a)对应ΔH＝1.19mm；图7(b)对应ΔH＝1.36mm；图7(c)对应ΔH＝1.56mm；图7(d)对应ΔH＝1.74mm；图7(e)对应ΔH＝1.95mm；
图8(a)～图8(e)为1100W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图8(a)对应ΔH＝1.18mm；图8(b)对应ΔH＝1.35mm；图8(c)对应ΔH＝1.52mm；图8(d)对应ΔH＝1.73mm；图8(e)对应ΔH＝1.95mm；
图9(a)～图9(e)为1200W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图9(a)对应ΔH＝1.19mm；图9(b)对应ΔH＝1.23mm；图9(c)对应ΔH＝1.47mm；图9(d)对应ΔH＝1.69mm；图9(e)对应ΔH＝1.94mm；
图10(a)～图10(e)为1300W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图10(a)对应ΔH＝1.20mm；图10(b)对应ΔH＝1.28mm；图10(c)对应ΔH＝1.47mm；图10(d)对应ΔH＝1.80mm；图10(e)对应ΔH＝1.91mm；
图11(a)～图11(e)为1400W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图11(a)对应ΔH＝1.19mm；图11(b)对应ΔH＝1.32mm；图11(c)对应ΔH＝1.45mm；图11(d)对应ΔH＝1.70mm；图11(e)对应ΔH＝1.95mm；
图12(a)～图12(e)为1500W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图12(a)对应ΔH＝1.20mm；图12(b)对应ΔH＝1.47mm；图12(c)对应ΔH＝1.73mm；图12(d)对应ΔH＝1.89mm；图12(e)对应ΔH＝1.96mm；
图13(a)～图13(e)为1600W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图13(a)对应ΔH＝1.18mm；图13(b)对应ΔH＝1.35mm；图13(c)对应ΔH＝1.48mm；图13(d)对应ΔH＝1.76mm；图13(e)对应ΔH＝1.94mm；
图14(a)～图14(e)为1700W功率焊接下全厚度焊缝的截面形貌；图14(a)对应ΔH＝1.16mm；图14(b)对应ΔH＝1.26mm；图14(c)对应ΔH＝1.52mm；图14(d)对应ΔH＝1.72mm；图14(e)对应ΔH＝1.91mm；
图15为本发明实现流程图；
其中，1为焊接头，2为变厚截面板，3为侧吹气体保护焊缝。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
这里以宝钢集团有限公司生产的变厚截面板钢材为研究对象，进一步说明本发明的原理。试件钢种为B340LA，其化学成份如表1所示。焊接试件尺寸为240mm×30mm，厚度变化为1.2mm—2.0mm。试验前对焊接表面进行喷丸处理，去除材料表面的氧化物还能加大表面粗糙度，减少材料对激光的反射，提高材料对激光的吸收率。
表1 B340LA钢化学成分(质量分数，％)
Figure GDA0001498146400000051
在激光功率为800w时，1.2mm厚的区域未熔透；在激光功率为1700w时，2mm厚的区域出现塌陷缺陷。故采用激光功率800-1700w，焊接速度20mm/s，焊接距离200mm的工艺参数进行焊接，得到如图4(a)～图4(j)所示的焊接样件表面形貌。
对1.2mm—2.0mm的变厚截面板焊件，采用游标卡尺测量出焊件各个位置的厚度，对1.2mm，1.4mm，1.6mm，1.8mm和2.0mm的位置用线切割机床切成10mm×5mm的金属块，然后采用直径22mm的XQ-2B镶样机进行镶样成圆柱。由于该变厚截面板在宽度方向上厚度可能出现变化，所以可能会导致线切割切出的试样的厚度与实际厚度存在一定误差。为了方便观测，同一焊接工艺下的5个厚度的样件全部镶嵌在一个金相样件里。将镶嵌后的金相样品在MP-2A研磨抛光机上依次使用800#、1200#、1500#、2000#水砂纸打磨，直至无划痕。研磨后，再使用抛光布对表面进行抛光处理，直至试样表面光亮为止。
配置3％的硝酸酒精溶液，对样件进行腐蚀。采用棉签沾取腐蚀液，对样件进行反复擦拭腐蚀。每次擦拭2s，间隔2s后进行下一次擦拭。擦拭大概6—8次后，焊缝轮廓出现，停止擦拭。腐蚀完后用无水乙醇清洗样件。待样件干燥后，采用日本基恩士公司的VHX1000型超景深三维显微***对样件进行观察，各功率下不同厚度的焊缝截面形貌如图5(a)～图5(e)-图14(a)～图14(e)所示。并测量厚度、上下熔宽和熔深，可得数据如表2。
表2 800W—1700W功率焊接下试样厚度、上下熔宽和熔深值
Figure GDA0001498146400000061
Figure GDA0001498146400000071
Figure GDA0001498146400000081
依据表2的数据，采用多元多项式回归的方法对功率—熔宽—厚度的数学模型进行分析，因为多元多项式的回归方法中包含了交叉项，与该试验研究因素之间相互影响情况一致。
多元多项式回归方法可分为4个模型：多元线性回归(Linear)、纯二次多项式回归(PureQuadratic)、交叉多项式回归(Interaction)和完全二次多项式回归(FullQuadratic)四个模型。下文将逐一运用每个模型进行回归分析，判断是否具有交叉项的模型效果最好，精度最高。下式中ΔH为板厚，Pb为激光功率，WP为上熔宽。
1、多元线性回归模型
ΔH＝1.2871+0.0004Pb-0.9222Wp
剩余标准差为：rmseL＝0.0797
2、纯二次多项式回归模型
ΔH＝0.5571+0.0028Pb-1.6314Wp+0.1796Wp 2
剩余标准差为：rmsePQ＝0.0802
3、交叉多项式回归模型
ΔH＝1.1747+0.0005Pb-0.8637Wp-0.0001PbWp
剩余标准差为：rmseI＝0.0836
4、完全二次多项式回归模型
ΔH＝-0.0512+0.0003Pb-0.4625Wp+0.0043Pb 2-1.6613PbWp
剩余标准差为：rmseFQ＝0.0650
将多元多项式回归算法中四个模型输出的厚度偏移量与相应预测厚度叠加，叠加的结果即为预测的变厚截面板板厚度。把预测厚度与实际厚度进行对比分析，如下表所示。每一个模型包含两栏，左边一栏为计算出的变厚截面板厚度，右边一栏为变厚截面板厚度实际值与计算值的误差。
表5各回归模型的厚度计算值与实际值的误差
Figure GDA0001498146400000091
从表可看出每一个模型输出的计算值与实际值都存在一定的误差，这时需要对每个模型进行判定，从误差的全距、极大值、极小值、平均值、标准差和模型剩余标准差rmse等六个方面对模型进行描述性统计，判定模型的准确度。模型误差的描述性统计见表所示。
表6模型误差的描述性统计
Figure GDA0001498146400000101
由表所示，在4个模型中，完全二次多项式Full Quadratic回归模型误差的全距、极大值、极小值、平均值、标准差和剩余标准差rmse都较小。该模型输出的计算值与实际值的误差的平均值仅为3.07％，误差的标准差为1.36％，误差的极大值为5.80％，误差的极小值为1.03％，误差的全距即极大值与极小值的差值为4.77％，证明了该模型准确度较高，与本试验数据的误差较小。Full Quadratic模型的剩余标准差rmse相比其余三个模型相比更接近于0，故此回归模型的精度最高。
因此，本试验中依据完全二次多项式回归模型，可进行该种材料变厚截面板的激光焊接熔透性预测并控制。
该方法的验证。若能将试件从未熔透的状态通过该算法多次迭代后后实现熔透，则该算法验证成功。选取激光功率为900W和1000W，名义厚度为1.4mm的试样进行验证。当激光功率为900W时，该试样未熔透；当激光功率增大到1000W时，该试样熔透。具体数据见表。
表7回归模型验证数据表
Figure GDA0001498146400000102
回归模型验证图如图15所示。当激光功率为900W时，该试样未熔透。根据试验结果可知，1.19mm的板厚与900W功率对应，故当第一次预测厚度H′b＝1.19mm时，第一次预测激光功率P′b＝900W，第一次焊缝正面熔宽W′p＝1.66mm。代入完全二次多项式回归模型后得到第一次厚度偏移量ΔH′＝+0.12mm，故第一次迭代后的预测厚度H″b＝Hb+ΔH′，故H″b＝1.31mm。当第二次预测厚度H″b＝1.31mm时，第二次预测激光功率P″b＝1027W，近似取P″b＝1000W，故第二次焊缝正面熔宽W″p＝1.80mm。代入完全二次多项式回归模型后得到第二次厚度偏移量ΔH″＝+0.03mm，故第二次迭代后的预测厚度H″′b＝H″b+ΔH″，故H″′b＝1.34mm。变厚截面板该位置的实际厚度Hp＝1.36mm，仅相差0.02mm，可近似相等，故经过两次迭代后H″′b＝Hp，并且此时激光功率为1000W，试样已熔透，所以本模型算法验证成功。

Claims (4)

1.一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取某种材料的变厚截面板激光未熔透到过熔透过程的激光功率参数及焊缝截面信息；
2)根据激光功率参数及焊缝截面信息构建变厚截面板激光焊接回归模型，根据回归模型的厚度计算值与实际值的误差特性，判定模型的准确度，选取最佳回归模型；厚度计算值与实际值的误差特性最优的模型，即为所述最佳回归模型；所述误差特性包括全距、极大值、极小值、平均值、标准差和剩余标准差
3)根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过最佳回归模型，得到最佳加工工艺参数；
步骤2)中，变厚截面板激光焊接回归模型的表达式如下：
多元线性回归模型：
ΔH＝1.2871+0.0004Pb-0.9222Wp；
纯二次多项式回归模型：
ΔH＝0.5571+0.0028Pb-1.6314Wp+0.1796Wp 2；
交叉多项式回归模型：
ΔH＝1.1747+0.0005Pb-0.8637Wp-0.0001PbWp；
完全二次多项式回归模型：
ΔH＝-0.0512+0.0003Pb-0.4625Wp+0.0043Pb 2-1.6613PbWp；
其中，ΔH为变厚截面板板厚，Pb为激光功率，WP为上熔宽。
2.根据权利要求1所述的变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制方法，其特征在于，选定所述完全二次多项式回归模型为所述最佳回归模型。
3.一种变厚截面板激光焊接的熔深预测与控制***，其特征在于，包括：
信息采集模块：用于获取某种材料的变厚截面板激光未熔透到过熔透过程的激光功率参数及焊缝截面信息；
选取模块：用于根据激光功率参数及焊缝截面信息构建变厚截面板激光焊接回归模型，根据回归模型的厚度计算值与实际值的误差的大小，判定模型的准确度，选取最佳回归模型；厚度计算值与实际值的误差特性最优的模型，即为所述最佳回归模型；所述误差特性包括全距、极大值、极小值、平均值、标准差和剩余标准差；
计算模块：用于根据需要激光焊接的变厚截面板厚度变化规律，通过最佳回归模型，得到最佳加工工艺参数；
变厚截面板激光焊接回归模型的表达式如下：
多元线性回归模型：
ΔH＝1.2871+0.0004Pb-0.9222Wp；
纯二次多项式回归模型：
ΔH＝0.5571+0.0028Pb-1.6314Wp+0.1796Wp 2；
交叉多项式回归模型：
ΔH＝1.1747+0.0005Pb-0.8637Wp-0.0001PbWp；
完全二次多项式回归模型：
ΔH＝-0.0512+0.0003Pb-0.4625Wp+0.0043Pb 2-1.6613PbWp；
其中，ΔH为变厚截面板板厚，Pb为激光功率，WP为上熔宽。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述最佳回归模型为完全二次多项式回归模型。
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