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超声复合材料焊接在线质量检测:人工智能技术与焊接工艺信号的结合

Online quality inspection of ultrasonic composite welding by combining artificial intelligence technologies with welding process signatures

Yang Li, Bo Yu, Baicun Wang, Tae Wha Lee, Mihaela Banu · Tianjin University
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期刊 / 来源Materials & Design
卷/期/页194 / 108912-108912
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关键词:超声焊接碳纤维增强热塑性复合材料在线质量检测人工神经网络随机森林工艺信号焊缝质量评估

摘要整理

超声焊接因其高通量和易于自动化的特点,是碳纤维增强热塑性复合材料(CFRTP)构件的理想连接技术。有效的在线焊缝质量检测技术能够促进超声复合材料焊接的工业应用。针对超声复合材料焊接质量检测文献匮乏的现状,本研究提出了一种将人工智能(AI)技术与焊接工艺信号相结合的在线焊缝质量检测方法。采用人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)模型同时预测拉剪试验中的失效载荷和焊缝质量等级(欠焊、正常焊接和过焊)。从工艺信号中提取8个特征参数(包括各焊接阶段的持续时间和能量)作为独立变量。结果表明,ANN和RF模型均表现出较高的预测精度。通过综合考虑失效载荷和焊缝质量等级,可以全面合理地评估焊缝质量。本研究证明了在线质量检测技术在超声复合材料焊接中的可行性,为该工艺的工业化应用提供了技术支撑。

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