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文档简介

激光焊接——尤其是大功率激光焊接——已广泛应用于汽车制造、航天制造、造船等行业。崩裂、驼峰和咬边等典型焊接缺陷大大降低了接头的强度，限制了焊接效率。激光焊接过程中，激光束能量密度较高。经激光束照射，焊接母材可迅速升温，从固态转变到液态并被剧烈汽化。液态金属因汽化而产生反冲压力，同时，熔池内部因温度不均引起的马尔格尼力、材料的重力和自身产生的浮力等综合作用，最终在激光束下方形成匙孔。匙孔使得激光束在匙孔内部形成多重反射，提高了材料对激光能量的吸收效率。金属蒸汽由一定尺度的颗粒组成，从匙孔中溢出后，堆积在激光束下方。金属蒸汽使激光束散射，并吸收部分激光能量。这造成到达匙孔中的激光束的能量发生变化。能量变化引发熔池中的受力发生变化，大尺度液态金属会飞溅着脱离熔池。金属飞溅从熔池中带走一定动能，使熔池和匙孔的形态发生变化。由此可见，匙孔、金属蒸汽和飞溅是焊接过程中最重要的现象，与焊接缺陷的产生密切相关。借助它们的实时特征来描述激光焊接状态，可实现对于激光焊接过程的实时监控及焊接质量预测。广东工业大学教授团队开发了一种集辅助激光视觉成像系统、紫外/可见波段视觉成像系统、光谱测量仪、光电传感器的多传感器系统。该系统可以获取激光焊接过程中熔池、匙孔及金属蒸汽的信息。☝

激光焊接在线监控多传感信号系统光电传感器可搜集到可见光波段传感信号和激光反射传感信号。研究团队采用小波包分解方法对这些信号进行分解，并提取相关特征。同时，使用光谱仪采集到的光谱信号将被分割为多个子频带，根据统计分析提取各子频带的光谱信号特征。紫外/可见波段视觉成像系统可采集图像以获取金属蒸汽和飞溅的特征，辅助激光视觉传感器系统则可采集匙孔特征。该团队基于上述焊接过程提取的关于熔池、匙孔和金属蒸汽的实时量化特征，建立了焊接状态监测的深度信念网络，并采用遗传算法对该模型相关参数进行优化。与传统的反向传播神经网络(BPNN

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