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    基于攪拌摩擦焊的船體焊縫Matlab分析

    2015-12-04 07:07:14
    艦船科學技術(shù) 2015年3期
    關(guān)鍵詞:工具箱小波摩擦

    王 彥

    (武漢鐵路職業(yè)技術(shù)學院,湖北 武漢430205)

    0 引 言

    現(xiàn)代船舶制造業(yè)發(fā)展方興未艾,其中焊接工藝技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。焊接工藝技術(shù)的不斷提高與進步大大縮短了船舶制造周期、節(jié)約了生產(chǎn)成本,有效提高了船舶的密封性與質(zhì)量[1]。然而,再精細的工藝也存在缺陷,在船舶制造業(yè)中,小小的焊接、焊縫缺陷就可能成為引發(fā)海洋事故的導火索,因此焊縫缺陷問題不容輕視,焊接質(zhì)量檢測應當受到人們高度的重視。

    在本文中,主要針對一種新興的焊接技術(shù),即攪拌摩擦焊技術(shù)進行研究,分析攪拌摩擦焊的焊縫缺陷。本文首先對攪拌摩擦焊接技術(shù)的原理及特點進行介紹;然后分析攪拌摩擦焊常見焊縫缺陷的產(chǎn)生原因,并對較為常用的焊縫檢測方法進行對比分析;最后提出基于Matlab的攪拌摩擦焊焊縫缺陷分析方法。

    1 攪拌摩擦焊技術(shù)

    攪拌摩擦焊是由英國焊接研究所于1991年發(fā)明的焊接技術(shù),它是一種固態(tài)連接方法。攪拌摩擦焊利用摩擦熱與塑性變形熱作為焊接熱源,通過攪拌頭的旋轉(zhuǎn)運動與工件的相對運動完成焊接。攪拌摩擦焊設(shè)備構(gòu)造如圖1所示。攪拌摩擦焊是一種新型的、綠色的固態(tài)連接方法,自它問世以來便受到廣泛的關(guān)注,該工藝技術(shù)也被應用到多個領(lǐng)域,例如,挪威利用攪拌摩擦焊接工藝可焊接3~15 mm、尺寸6 ×16的AI 船板;美國波音公司利用攪拌摩擦焊技術(shù)焊接了火箭的部分工件;麥道公司將攪拌摩擦焊技術(shù)引用到運載火箭的推進劑貯箱的焊接中;德國寶馬公司在汽車制造過程中,包括底盤、油箱、大梁等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)中都用到了攪拌摩擦焊接技術(shù)。目前,世界各國開始研究利用鋅、鈦、鉛、低碳鋼等材料的攪拌摩擦焊工藝。

    圖1 焊接摩擦焊示意圖Fig.1 FSW schematic diagram

    1.1 攪拌摩擦焊的原理及特點

    攪拌摩擦焊的工作原理如圖2所示。

    圖2 工作原理Fig.2 Working principle

    攪拌頭有夾持器和特形指棒(通常為帶螺紋的圓柱體)兩部分構(gòu)成。焊接時,攪拌頭伸入到待焊工件的接縫處,使其特形指棒完全鉆入到接縫內(nèi),夾持器的圓柱面與待焊工件表面緊密接觸。然后攪拌頭高速旋轉(zhuǎn),與待焊工件材料產(chǎn)生摩擦,利用摩擦熱量使攪拌頭前端金屬鍵處的材料發(fā)生塑性形變,然后沿著待焊工件的邊沿移動攪拌頭,使工件與焊透產(chǎn)生相對移動,高度塑性形變的材料會逐漸沉積在攪拌頭的后面,利用焊透與工件之間的壓力與摩擦熱量形成攪拌摩擦焊焊縫。

    攪拌摩擦焊技術(shù)是摩擦焊的一種,但與傳統(tǒng)常規(guī)的摩擦焊技術(shù)相比較而言,有著很多優(yōu)勢,但隨著攪拌摩擦焊技術(shù)的不斷深入發(fā)展,也存在著有待改善的缺點,詳細分析參見表1。

    表1 優(yōu)缺點分析Tab.1 Advantages and disadvantages analysis

    表2 缺陷分析Tab.2 Welds analysis

    1.2 攪拌摩擦焊焊縫缺陷分析

    在攪拌摩擦焊焊接的過程中,由于工藝參數(shù)的偏離(如焊接速度、攪拌頭轉(zhuǎn)速以及下壓量等)或者意外因素的影響,往往會伴隨著缺陷的存在。通常情況下,攪拌摩擦焊的焊縫缺陷分為表面缺陷與內(nèi)部缺陷,其中,表面缺陷主要有溝槽、飛邊、未焊透、未熔合;內(nèi)部缺陷主要有包鋁、S 線、孔洞、吻接。產(chǎn)生原因分析詳見表2。溝槽、飛邊缺陷如圖3所示。

    圖3 焊縫缺陷Fig.3 Welds defects

    1.3 攪拌摩擦焊焊縫檢測研究現(xiàn)狀

    目前,針對攪拌摩擦焊焊縫的檢測方法主要有:射線檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法以及超聲波檢測方,上述4 種方法的原理如表3所示。

    表3 四種方法原理表Tab.3 The principle of four mothod

    2 基于Matlab的焊縫分析方法

    Matlab 是面對科學計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的數(shù)學軟件,它包括矩陣計算、數(shù)值分析、科學數(shù)據(jù)可視化、動態(tài)系統(tǒng)建模與仿真等諸多功能。

    2.1 基于小波變換的特征提取方法

    本文利用Matlab的小波分析工具箱進行焊縫缺陷圖像的預處理級特征提取,其GUI 界面如圖4所示。

    圖4 Matlab toolboxFig.4 Matlab toolbox

    小波分析工具箱提供了一個可視化的小波分析工具,是一個很好的算法研究和工程設(shè)計,仿真和應用平臺,適合于信號和圖像分析、去噪等。小波分析工具箱小波去噪步驟如下:

    1)開打Matlab,點擊Toolbox,選擇Wavelet,進入Wavemenu 界面,在窗口菜單中點擊SWT De-noising 2- D,進入到二維離散小波處理圖形界面。

    2)點擊File,Load,Image 菜單命令,導入待處理的圖片。

    3)在視圖窗口右側(cè)選擇要使用小波種類及層數(shù),然后為各層小波系數(shù)設(shè)置軟閾值和硬閾值,點擊Decompose Image,開始降噪處理。

    在降噪處理完成后,對圖像進行小波多尺度分析,取不同頻段的系數(shù)作為特征值。

    設(shè)圖像信號為f(x,y),二維離散小波分解如下:

    式中:Vj為水平、垂直空間頻率為低頻的子圖像,反映上一次信號中的低頻信息;,和為上一層信號中的細節(jié)信息,反映的是高頻信息。為f(x,y)在垂直方向的分解,表示水平方向是高頻、垂直方向是低頻的子圖像;為f(x,y)在水平方向的分解,表示水平方向是低頻、垂直方向是高頻的子圖像;為f(x,y)在45°方向的分解,表示水平與垂直方向均是高頻的子圖像。

    2.2 基于SVM的分類識別方法

    支持向量機(SVM)是一種基于結(jié)構(gòu)風險最小化準則的機器學習方法,能夠在訓練誤差和分類器容量之間達到較好的平衡[5]。本文中選用LS-SVMlab Toolbox 對焊縫缺陷進行分類識別。LS-SVM 是SVM的改進,更加重視和利用原始對偶的規(guī)范條款解釋。LS-SVMlab Toolbox 是Matlab的一個工具箱,能夠解決非線性多類別分類問題。LS-SVMlab Toolbox 結(jié)構(gòu)如圖6所示。利用LS-SVMlab Toolbox的識別結(jié)果如表4所示。

    圖5 LS-SVMlab ToolboxFig.5 LS-SVMlab Toolbox

    表4 識別結(jié)果Tab.4 Identify results

    3 結(jié) 語

    本文對攪拌摩擦焊的焊縫缺陷進行了深入研究,對其缺陷產(chǎn)生原因及其缺陷檢測方法進行了詳細分析,并利用圖像處理技術(shù),通過運用Matlab 強大的數(shù)學分析與信號處理功能,對攪拌摩擦焊的焊縫進行了分析。首先,使用Matlab的小波分析工具箱對焊縫缺陷圖像進行降噪與特征提取,然后,使用LS-SVMlab Toolbox 進行分類識別分析。實驗結(jié)果表明,Matlab的相關(guān)工具箱可以對焊縫缺陷進行有效分析,該方法簡單、易實現(xiàn),能夠直觀、多角度對焊縫進行分析,取得較為理想的檢測效果。

    [1]郭澤亮.激光焊接技術(shù)在艦船建造中的應用[J].艦船科學技術(shù),2005,27(4):81-84.

    [2]MISHRA R S,MA Z Y.Friction stir welding and processing[J].Materials Science and Engineering R,2005(58):1041-1046.

    [3]SOE W M,NINA L,JOHN T.An evaluation of four different wavelet decomposition in urban areas [J].Transaction in GIS,2002,6(4):403-429.

    [4]VAPNIK V N.An overview of statistical learning theory[J].IEEE Transactions on Neural Networks,1999,10(5):988-998.

    [5]樊凌.基于圖像處理和機器學習的船舶焊接缺陷識別技術(shù)[J].艦船科學技術(shù),2014,36(12):99-102.FAN Ling.Welding defect recognition technology based on image processing and machine learning[J].Ship Science and Technology,2014,36(12):99-102.

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