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焊接过程特征的多元统计分析研究

专 业: 材料加工工程
关键词: 多元统计分析 主成分分析 偏最小二乘回归 BP神经网络 弧焊过程建模
分类号: TG40
形 态: 共 126 页 约 82,530 个字 约 3.948 M内容
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内容摘要


本文基于弧焊过程质量评价技术的研究现状,将现代多元统计分析技术主成分分析及偏最小二乘回归引入过程动态品质评价,探讨多元统计分析技术在弧焊过程特征分析及建模中的可行性。

根据短路过程CO<,2>焊飞溅形成机理,对短路过渡CO<,2>焊电弧电压,焊接电流信号与焊接飞溅进行了相关性分析。

为了实时精确地采集一次焊接过程的焊接电流及电弧电压信号,建立了计算机数据采集平台,开发了基于LabVIEW系统的短路过渡CO<,2>焊电信号的采集及分析程序,对波形信号进行处理。

结合短路过渡CO<,2>焊的传统评价参数,以过渡周期为基本单元,采用统计分析方法从电压,电流波形中提取了影响焊接飞溅的16个特征参数。

对短路过渡CO2气保护焊飞溅影响因素的分析表明,主成分分析能够有效提取原始特征参数中的信息,通过对原有参数的归纳整理,将众多影响飞溅的特征参数整合成几个含义清晰的主要因子,简化了系统分析,并为减少飞溅提供了理论指导依据。

分别对短路过渡CO<,2>焊飞溅问题及大电流MAG焊焊缝成形问题进行了偏最小二乘回归分析,结合其辅助分析技术对结果进行了分析及讨论。

建立了相关回归模型并对模型进行了验证。

与神经网络建模相比,偏最小二乘回归模型精度与基本BP神经网络模型精度差不多,同样低于基于主成分分析的BP神经网络的模型精度,但应用偏最小二乘回归建模简单稳健,计算量小,其计算时间远远小于神经网络建模所花费的时间,而且无需剔除任何解释变量或样本点、所构造的潜变量较确定,可以得出意义明确的回归方程,易于定性解释……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
第二章 基于PCA的CO2焊短路过渡过程分析
第三章 基于PCA的神经网络模型用于焊缝形状预测
第四章 基于PLSR的短路过渡过程分析及焊缝形状预测
第五章 论文总结
本文创新点
参考文献

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中图分类: > TG40 > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 焊接、金属切割及金属粘接 > 焊接一般性问题

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