發(fā)布時間：2019-01-11 11:13

【摘要】：基于主成分分析-支持向量機(PCA-SVM)模型,提出一種利用近紅外輻射信號預(yù)測接頭形貌的方法,研究了信號的變化規(guī)律與焊縫形貌之間的相關(guān)性,實現(xiàn)了工藝參數(shù)的優(yōu)化。提取信號的6種時域特征參數(shù)并進行主成分分析,獲得了接頭形貌綜合評定指標(biāo)。根據(jù)信號的輸入特征,利用支持向量機進行了分類預(yù)測。結(jié)果表明,近紅外輻射信號能夠反映焊接過程中焊縫狀態(tài)的變化,不同缺陷的特征變化具有較大差異,且存在清晰的識別度。該預(yù)測模型能夠準(zhǔn)確識別焊縫成形形貌,準(zhǔn)確率高達96.6%。
[Abstract]:Based on principal component analysis-support vector machine (PCA-SVM) model, a method of predicting joint morphology using near infrared radiation signal is proposed. The correlation between signal variation and weld morphology is studied, and the optimization of process parameters is realized. Six time domain characteristic parameters of the signal were extracted and principal component analysis (PCA) was carried out to obtain the comprehensive evaluation index of joint morphology. According to the input feature of the signal, support vector machine is used to classify the prediction. The results show that the near infrared radiation signal can reflect the change of weld state during welding process, and the characteristics of different defects vary greatly, and there is a clear degree of recognition. The prediction model can accurately identify the shape of weld, and the accuracy is as high as 96. 6%.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51375191)
【分類號】：TG456.7

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本文編號：2407075