Temperature monitoring of the FSW weld zone of the fuel tank for heavy launch vehicle
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摘要:
重型运载火箭燃料贮箱目前通常采用2219-T8高强铝合金,贮箱壁厚高达18 mm,采用搅拌摩擦焊(friction stir welding,FSW)工艺实现筒段纵缝和环缝焊装,FSW核心区极值温度直接影响焊接质量,但由于搅拌头旋转、轴肩遮挡等原因导致FSW核心区温度获取困难. 文中提出了一种FSW核心区极值温度在位表征方法,首先,基于Deform-3D建立了18 mm厚2219-T8铝合金的FSW温度场仿真模型,实现了18 mm厚2219-T8铝合金平板和环焊温度场表征;然后,基于温度场仿真模型,提取焊件表面特征点温度与核心区极值温度的数据集,采用支持向量回归机算法(support vector regression, SVR)建立FSW核心区极值温度预测模型;最后,红外热像仪实时测得焊件表面特征点温度,结合核心区极值温度预测模型,实现贮箱FSW核心区极值温度监测. 试验结果表明,FSW核心区峰值温度监测相对误差<7.22%,核心区最低温度相对误差<9.54%,证实了FSW核心区极值温度监测方法的有效性.
Abstract:At present, 2219-T8 high strength aluminum alloy is usually used in the fuel tank of heavy launch vehicle, and the thickness of the tank is up to 18 mm. Friction stir welding (FSW) is used for longitudinal and girth welding of tank shell. The extreme temperatures of the weld zone directly affect the welding quality, but it is difficult to obtain the temperatures of weld zone during the welding due to the rotation of the tool and the shielding of the shoulder. This paper proposes an in-situ characterization method of extreme temperatures in FSW weld zone. Firstly, based on Deform-3D, the FSW temperature field simulation model of 18 mm thick 2219-T8 aluminum alloy is established, which realizes the temperature field characterization of 18 mm thick 2219-T8 aluminum alloy flat plates and girth welding. Then, based on the temperature field simulation model, the data sets of the surface feature point temperature and extreme temperatures of the weld zone are extracted. Combined with the support vector regression algorithm, the extreme temperatures prediction model of the weld zone is established. Finally, the surface temperature of the weldment is measured in real time by infrared thermal imager. Combined with the extreme temperatures prediction model of the weld zone, the extreme temperatures of the weld zone in the FSW process are monitored. The experimental results show that the relative error of the peak temperature detection in the FSW weld area is less than 7.22%, and the relative error of the minimum temperature in the weld area is less than 9.54%, and the results confirm the effectiveness of the extreme temperature detection method in the FSW weld area.
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0. 序言
国内目前CZ-9重型运载火箭已进入关深阶段,燃料贮箱直径约10 m,贮箱壁厚达到18 mm,采用2219-T8高强铝合金材料,利用FSW工艺实现贮箱筒段纵缝和环缝焊装,FSW核心区温度直接影响焊缝塑性材料流动和接头微观组织变化,最终影响焊后接头的力学性能[1]. 有研究证实,当焊接核心区最高温度为铝合金液相线温度的80%左右时,焊接接头的抗拉强度较高,当焊接核心区最低温度低于铝合金固相线温度的80%左右时,接头的抗拉强度降低[2]. 2219-T8铝合金厚板FSW过程中,厚度方向温差增大,温度分布规律未知,材料塑性流动规律复杂,且由于搅拌头旋转、轴肩遮挡等原因导致焊接过程中的核心区温度获取困难,因此,亟待进行2219-T8铝合金厚板平板和环焊温度场研究,实现重型运载火箭贮箱FSW焊接核心区温度的表征,在FSW过程中监测核心区的最高与最低温度,进而在核心区极值温度超过2219铝合金合理焊接温度区间时报警,为后续基于核心区温度的FSW过程控制奠定基础.
FSW温度场测量方法目前主要有热电偶测温法、超声测温法、红外热像仪测温法等直接测温法,及通过焊后焊缝区金相组织变化间接推测焊接温度的间接测量方法[3]. 热电偶法通过在焊件或搅拌头中埋热电偶获取FSW温度分布,但该方法会破坏焊件或影响搅拌头使用性能,通常用于试验研究,难以用于工程实际[4-5];超声测温法通常适用于平板焊缝,无法测量具有复杂几何形面的焊件温度,难以应用在贮箱环焊温度测量领域[6];间接测量方法需要对焊后接头进行破坏性试验,且无法实现FSW核心区温度的实时获取[7]. 红外热像仪测温法是非接触测量方法,不会对加工区域的热流产生任何干扰,且响应速度快,引起学者的关注,Kesharwani等人[8]在6061-T6铝合金与纯铜的FSW试验中使用红外热像仪监测焊接温度;Ou等人[9]使用红外热像仪对6061铝合金和304不锈钢FSW过程温度场进行了测量,试验结果与模型吻合. 红外热像仪测温法是FSW过程中焊件表面温度实时测量的可行方法,但红外热像仪测温法只能获得焊件表面温度,因此需要构建焊件表面温度与FSW核心区温度的关联关系,进而实现核心区温度监测.
基于仿真FSW温度场表征方法为构建焊件表面与核心区温度提供可行途径, 黄磊[10]基于Abaqus建立ATZ511镁合金FSW过程热力耦合三维模型,模拟焊接过程中板材温度场变化,发现温度场分布呈不对称形态,搅拌头前方温度变化较后方大;冯莹莹等人[11]使用Fluent模拟研究7075铝合金FSW过程温度场变化规律,发现前进侧焊接温度高于后退侧,焊缝最高温度出现在轴肩边缘内侧;高月华等人[12]基于Deform-3D对AZ91镁合金板材FSW过程进行仿真研究,探究了轴肩凹角和搅拌针锥角的变化对温度场的影响. Deform基于计算固体力学,其粘塑性材料模型适合于大变形分析,且具有高效的重网格功能,能保证金属成形过程中的高效模拟,因此文中采用Deform软件对18 mm厚2219-T8铝合金FSW温度场进行仿真.
针对重型火箭贮箱FSW核心区温度监测难题,提出一种基于表面温度与核心区极值温度关联关系的核心区温度监测方法,首先建立基于Deform的FSW温度场仿真模型,获得焊件表面特征点温度和核心区峰值与最低温度数据集;然后,建立基于SVR的核心区极值温度预测模型. 在FSW过程中,采用红外热像仪测温法实时测得焊件表面特征点温度,结合核心区极值温度预测模型,实现贮箱FSW过程中核心区极值温度监测.
1. 18 mm厚2219-T8铝合金FSW温度场仿真模型
选取直径10 m级贮箱纵缝局部进行FSW平板温度场仿真,建立了基于Deform的18 mm厚2219-T8铝合金FSW温度场仿真模型,为了降低仿真过程的复杂性,假设焊件为粘塑性材料,刀具为刚性.
1.1 18 mm厚2219-T8铝合金平板FSW温度场仿真模型
1.1.1 搅拌头及焊件几何模型建立与网格划分
仿真模型中使用的搅拌头轴肩直径32 mm,轴肩内凹角为4°,搅拌针长度17.8 mm,大端直径15 mm,小端直径7 mm,焊件材料为2219铝合金,尺寸为160 mm × 150 mm × 18 mm. 为更好地模拟焊接过程中的材料流动并兼顾仿真精度和计算时间,使用Deform-3D中的网格细化对搅拌头轴肩下方的焊件网格进行细化,其他区域使用粗网格. 网格类型为Deform中默认的四面体网格,将细化区域的网格尺寸设置为1 mm,粗网格的尺寸设置为6 mm,网格划分完成的仿真模型如图1所示.
1.1.2 材料参数
2219-T8铝合金的化学成分见表1,使用JmatPro软件计算获得2219铝合金随温度变化的材料参数,如图2所示.
表 1 2219-T8铝合金化学成分(质量分数,%)Table 1. Chemical compositions of 2219-T8 aluminum alloyCu Mn Fe Si Zn V Ti Zr Al 6.21 0.29 0.12 0.15 0.06 0.08 0.03 0.12 余量 使用Johnson-Cook本构模型描述材料流动应力随温度与应变速率的变化.
$$ \sigma = \left( {A + B{\varepsilon ^n}} \right)\left( {1 + C\ln {{\dot \varepsilon }^*}} \right)\left( {1 - {{\left( {{T^*}} \right)}^m}} \right) $$ (1) $$ {T^*} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {0\begin{array}{*{20}{c}} {\begin{array}{*{20}{c}} {}&{}&{} \end{array}}&{}&{} \end{array}T < {T_{\rm{r}}}} \\ {\left( {\dfrac{{T - {T_{\rm{r}}}}}{{{T_{\rm{m}}} - {T_{\rm{r}}}}}} \right)\begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}{T_{\rm{r}}} \leqslant T \leqslant {T_{\rm{m}}}}\\ {1\begin{array}{*{20}{c}} {\begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}}&{}&{}&{} \end{array}T > {T_{\rm{m}}}} \end{array}} \right. $$ (2) 式中:$ \varepsilon $是等效塑性应变;${\dot \varepsilon ^*}$为相对塑性应变率,${\dot \varepsilon ^*} = \dot \varepsilon /{\dot \varepsilon _0}$,其中,$\dot \varepsilon $为试验应变率;${\dot \varepsilon _0}$为参考应变率;Tr为室内温度;Tm为材料熔点,2219-T8铝合金J-C本构方程各参数见表2.
表 2 2219铝合金Johnson-Cook特性参数[13]Table 2. Johnson-Cook characteristic parameters of 2219 aluminum alloy初始屈服应力
A/MPa应力硬化常数
B/MPa应力硬化指数
n应变率常数
C热软化指数
m室温
Tr /℃材料熔点
Tm /℃170 228 0.31 0.028 2.75 20 590 1.1.3 边界条件与摩擦模型
在FSW仿真模型中,分别限制焊件在x、y、z方向的平动和转动自由度,设定室温20 ℃,焊件与空气的对流换热系数为0.025 N/mm·s·℃,焊件底面与垫板的传热系数为1 N/mm·s·℃[14],选用剪切摩擦模型,使用随温度变化的摩擦系数描述焊接时搅拌头与焊件之间的摩擦状态.
$$ \tau = \mu k $$ (3) 式中:μ为剪切摩擦系数;k是材料的剪切屈服应力,是von-Mises屈服准则下材料屈服强度的0.577倍[15],使用的随温度变化的摩擦系数见表3.
表 3 不同温度时2219铝合金与搅拌头之间的摩擦系数[16]Table 3. Friction coefficient between 2219 aluminum alloy and stirring head at different temperatures温度T/ ℃ μ 温度T/ ℃ μ 25 0.61 300 0.07 100 0.51 400 0.47 200 0.21 500 0.01 1.1.4 温度场仿真的实现
在仿真模型中设定搅拌头倾角为2.5°,下压量0.2 mm,下压速度20 mm/min,转速400 r/min,停留时间5 s,焊接进给速度100 mm/min,基于Deform的FSW温度场仿真结果如图3所示. 从FSW温度场的仿真结果中可以看出,在下压阶段主要是搅拌针同焊件的摩擦产热,此时轴肩未与焊件接触,产热不足,焊件整体温度较低,随着停留阶段搅拌头轴肩与焊件的接触,摩擦产热不断增加,轴肩周围的材料温度不断上升,随后搅拌头开始进给,此时受搅拌头的运动作用,焊件内部的材料流动性增强,塑性产热进一步增加,轴肩周围的材料温度处于稳定的状态而焊件整体温度不断攀升,直至焊接结束,搅拌头退出.
1.1.5 温度场仿真模型的验证
FSW核心区由焊核区(nugget zone, NZ)、热力影响区(thermo-mechanically affected zone, TMAZ)、热影响区(heat-affected zone, HAZ)构成,如图4所示. FSW温度场仿真结果表明,核心区峰值温度和最低温度分别位于搅拌头轴肩下方和搅拌针根部附近,以及焊接过程中热像仪测量的表面特征点位置,如图5所示.
为验证所建立的18 mm厚2219-T8铝合金平板FSW温度场仿真模型的有效性,开展了FSW温度测量试验,试验设备是上海拓璞数控科技股份有限公司的立式重型FSW试验机床,使用FLIRA615热像仪测量表面特征点温度,在核心区峰值温度和最低温度处布置热电偶(上海自动化仪表公司生产的SBWR-K型热电偶).
进行3组不同焊接工艺参数下的FSW温度测量试验,搅拌头转速375 r/min,焊接速度分别取75,90,105 mm/min,试验中的热电偶布置在焊件FSW核心区最高温度和最低温度位置,热像仪实时测量焊件表面温度. 提取相同焊接工艺参数组合下的FSW温度数据,与试验测得的数据进行对比,对比结果见表4.
表 4 仿真和试验测得的表面及核心区特征点位置温度对比Table 4. Simulation and experimental temperature comparison of surface and weld zone sampled points编号 转速
n/(r·min−1)焊接速度
v/(mm·min−1)表面特征点温度 核心区峰值温度 核心区最低温度 仿真结果
Ts-0/℃试验结果
Tt-0/℃仿真结果
Tsh-max/℃试验结果
Tth-max/℃仿真结果
Tsh-min/℃试验结果
Tth-min/℃1 375 75 256.56 259.97 521.38 529.02 431.69 419.48 2 375 75 265.34 263.72 515.57 521.11 418.56 411.18 3 375 75 260.21 266.11 517.43 507.75 421.56 412.56 4 375 90 257.54 259.27 519.48 511.27 415.14 395.44 5 375 90 266.34 260.19 505.75 512.73 410.31 391.25 6 375 90 259.56 257.42 514.21 500.93 415.36 400.17 7 375 105 252.14 256.64 520.89 508.28 417.89 405.79 8 375 105 250.12 253.68 514.63 506.16 406.38 385.51 9 375 105 247.38 250.65 517.53 503.77 412.71 388.93 平均相对
误差&(%)1.38 1.88 3.89 表面特征点温度的最大相对误差为2.36%,平均相对误差为1.39%;核心区峰值温度的最大相对误差为2.73%,平均相对误差为1.88%;核心区最低温度的最大相对误差为6.11%,平均相对误差为3.89%,证实了所建立的18 mm厚2219-T8铝合金平板FSW温度场仿真模型是有效的.
1.2 18 mm厚2219-T8铝合金环焊温度场仿真模型
环焊与平板焊的原理类似,两者之间主要区别在于焊接进给运动方式不同,平板焊进给运动轨迹是直线,而环焊进给运动轨迹是圆弧,文中基于Deform对环焊温度场进行仿真.
1.2.1 搅拌头及焊件几何模型建立与网格划分
搅拌头采用与平板焊一样的搅拌头,选取直径10 m级贮箱筒段局部进行搅拌摩擦焊环焊温度场仿真[17],具体设置参考平板FSW仿真,环焊温度场仿真模型如图6所示.
1.2.2 温度场仿真的实现
在环焊温度场仿真模型中沿用平板FSW温度场仿真中设置的材料参数、热边界条件和摩擦模型,分别限制弧板在3个方向的平动和转动自由度,通过设置搅拌头绕弧形焊板曲率中心的旋转运动来实现环焊的进给,基于Deform的18 mm厚2219-T8铝合金环焊温度场仿真如图7所示.
1.2.3 环焊温度场仿真模型的验证
为验证所建立的18 mm厚2219-T8铝合金环焊温度场仿真模型的有效性,在CZ-9燃料贮箱样件环缝焊接过程中进行温度测量试验,使用FLIR A615红外热像仪对贮箱FSW筒段表面温度进行测量.
从环焊温度场仿真模型中提取3个表面特征点的温度与试验测得的结果进行对比,如图8所示,环焊仿真模型的特征点温度表征最大相对误差为5.34%,平均相对误差2.32%,证实了所建立的环焊温度场仿真模型的有效性.
2. FSW核心区极值温度预测模型
2.1 FSW表面特征点与核心区极值温度数据集的获取
为获得焊件表面特征点温度与核心区峰值温度与最低温度的数据集,基于上文建立的温度场仿真模型,进行多组不同焊接工艺参数下平板和环焊FSW温度场仿真,使用Deform-3D后处理中的Point Tracking Method方法,提取44组平板焊焊件表面特征点温度与核心区峰值温度最低温度数据集见表5,同样,进行多组参数组合下的环焊温度场仿真,从中提取了表面特征点与核心区极值温度的数据集见表6.
表 5 18 mm厚2219-T8平板FSW表面特征点温度与核心区极值温度数据集Table 5. Surface feature point temperature and weld zone extreme temperature data sets of FSW 18 mm thick 2219-T8 plate编号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃序号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃1 242.48 410.95 510.29 23 261.81 428.00 520.76 2 244.93 415.31 511.14 24 263.18 424.20 520.95 3 246.95 418.53 513.39 25 258.03 423.96 518.26 4 239.52 403.67 507.32 26 270.56 418.56 516.25 5 250.53 419.25 515.71 27 266.55 421.10 519.07 6 252.64 423.27 516.94 28 243.35 412.39 510.63 7 259.77 424.49 520.28 29 240.53 405.65 508.75 8 237.48 400.09 506.21 30 245.72 415.82 513.82 9 263.29 423.58 520.93 31 251.48 423.01 517.11 10 269.15 418.64 518.15 32 253.52 426.52 517.51 11 265.98 420.86 518.99 33 273.56 419.56 517.65 12 260.81 422.33 517.18 34 244.72 414.43 510.68 13 254.48 425.94 516.05 35 258.98 424.60 519.88 14 241.29 409.56 510.24 36 245.22 415.00 511.51 15 249.42 419.18 514.28 37 241.97 410.60 509.61 16 257.05 424.88 517.54 38 256.52 425.30 518.20 17 250.59 420.52 516.10 39 264.46 421.86 519.43 18 268.71 419.54 517.57 40 263.59 422.11 520.20 19 255.86 427.34 517.06 41 255.1 426.26 517.46 20 262.56 428.02 522.89 42 247.12 418.34 514.41 21 240.96 406.13 509.14 43 260.28 424.20 518.77 22 248.09 419.71 514.79 44 248.89 419.58 515.12 表 6 贮箱环焊表面特征点温度与核心区极值温度数据集Table 6. Girth welding surface feature point and weld zone extreme temperatures data sets编号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃序号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃1 235.14 497.81 567.09 23 246.45 476.55 570.44 2 232.08 480.31 559.12 24 264.36 466.03 575.73 3 238.88 494.91 569.20 25 249.12 465.04 570.79 4 250.61 461.89 570.90 26 266.51 476.77 574.55 5 245.07 477.41 571.00 27 252.53 477.23 570.99 6 233.27 493.03 567.04 28 245.61 475.71 570.04 7 259.72 470.28 574.22 29 236.64 493.77 568.15 8 234.62 496.17 566.69 30 241.07 488.26 568.49 9 241.51 487.67 569.14 31 242.14 486.88 568.85 10 248.63 464.27 571.49 32 247.62 472.88 570.74 11 232.58 492.65 565.28 33 261.84 473.95 574.17 12 266.31 475.21 574.56 34 250.96 465.04 570.01 13 245.93 475.13 570.31 35 267.79 478.45 573.89 14 258.14 479.79 572.73 36 244.46 475.51 569.53 15 240.03 489.74 568.62 37 242.58 485.30 568.95 16 237.09 494.40 568.42 38 254.72 475.03 572.90 17 243.13 480.40 569.98 39 236.25 495.02 567.09 18 258.43 478.49 573.19 40 243.66 478.44 569.94 19 239.21 490.60 569.02 41 248.21 469.51 570.41 20 234.18 495.97 566.68 42 256.49 474.82 572.67 21 251.01 466.78 569.81 43 255.78 470.99 572.47 22 249.57 463.30 571.09 44 247.37 474.56 572.77 由课题组前期研究可知,平板焊与环焊温度场分布规律不同[17],环焊过程中焊件呈弧形,轴肩与焊件垂直进给方向的接触面积大于进给方向,该方向上摩擦产热更多,且焊件在垂直进给方向受轴肩挤压材料更多,材料的塑性变形产热也会增加,从而导致焊件在垂直进给方向上产热增多,温度更高,因而两者在垂直进给方向上的温度分布明显不同,表面温度与内部温度关联关系更为复杂,环焊的温度场变化趋势与平板焊存在不同.
2.2 基于SVR的FSW核心区极值温度预测模型
在平板FSW中,焊接过程主要由搅拌头与板材摩擦产热并且热量逐渐向板材底部传输[18],焊件上表面、底面和中间板厚位置处的温度趋势变化存在关联[19],所以使用表面特征点温度来推测核心区极值温度是可行的.
2.2.1 支持向量回归机
SVR用于解决各种回归问题,通过一个非线性映射$ \phi (x) $将样本数据映射到高维特征空间并进行线性拟合,这种方法适合于小样本数据的训练,文中通过建立焊件表面特征点温度与核心区峰值与最低温度的关系,实现核心区温度预测. 周平等人[20]使用SVR方法建立了高炉十字测温中心温度带估计模型;李畸勇等人[21]使用SVR方法建立了PV/T组件温度预测模型,两者证明了利用特征点温度预测目标点温度的可行性,因此,采用SVR算法建立FSW核心区极值温度预测模型,给定训练样本集{xi,yi}Ni,其中输入数据xi∈Rn和输出数据yi∈R,构造函数
$$ f(x) = {w^{\rm{T}}} \phi (x) + b $$ (4) 式中:$ w $为权值向量;$ b $为偏置项;T为矩阵转置;$ \phi (x) $为非线性变换函数,引入不敏感系数$\mu $;松弛变量$ {\xi _i} $,$ {\xi _i}^* $;$ {\xi _i}^* $与正则化常数$ H > 0 $,其约束优化问题表示[22]为
$$ \left\{ \begin{gathered} \min \left\{ {\frac{1}{2}{{\left\| w \right\|}^2} + H\sum\limits_{i = 1}^N {({\xi _i} + {\xi _i}^*)} } \right\} \\ s.t. {y_i} - \left( {{w^T} \cdot \varphi ({x_i}) + b} \right) \leqslant \mu + {\xi _i}^* \\ {w^{\rm{T}}} \cdot \varphi ({x_i}) + b - {y_i} \leqslant \mu + {\xi _i} \\ {\xi _i},{\xi _i}^* \geqslant 0 \\ \end{gathered} \right. $$ (5) 引入拉格朗日函数[22]将其转换为对偶问题
$$ \begin{gathered} \\ \left\{ \begin{gathered} \mathop {\max }\limits_{}- \frac{1}{2}\sum\limits_{i,j = 1}^N {\left( {{\alpha _i} - \alpha _i^*} \right)\left( {{\alpha _j} - \alpha _j^*} \right)k\left( {{x_i},{x_j}} \right)} - \\ \mu \sum\limits_{i = 1}^N {\left( {{\alpha _i} + \alpha _i^*} \right)} + \sum\limits_{i = 1}^N {{y_i}\left( {{\alpha _i} - \alpha _i^*} \right)} \\ s.t. \sum\limits_{i = 1}^N {\left( {{\alpha _i} - \alpha _i^*} \right) = 0} \\ 0 \leqslant \alpha _i^* \leqslant H,0 \leqslant {\alpha _i} \leqslant H,i = 1, \cdots ,N \\ \end{gathered} \right. \\ \end{gathered} $$ (6) 式中:前式为原函数对偶之后的目标函数,后式s.t.为约束条件,$\alpha = {\left[ {{\alpha _1}, \cdots ,{\alpha _N}} \right]^{\rm{T}}} \geqslant 0$,${\alpha ^*} = {\left[ {\alpha _1^*, \cdots ,\alpha _N^*} \right]^{\rm{T}}} \geqslant 0$为列向量;$k({x_i},{x_j})$为核函数,选用径向基核函数[23],即
$$ k({x_i},{x_j}) = \exp\left ( - \frac{{{{\left| {{x_i} - {x_j}} \right|}^2}}}{{2{P ^2}}}\right) $$ (7) 式中:$g=1 / 2 p^2 $;g为核函数参数;p为核半径,对式(6)进行求解,得到最优解$ \overline {{\alpha _i}} $,$ {\overline {{\alpha _i}} ^ * } $和$ \overline b $,可得SVR的回归估计如下
$$ f(x) = \sum\limits_{i,j = 1}^N {\left( {\overline {{\alpha _i}} - {{\overline {{\alpha _i}} }^ * }} \right)k\left( {{x_i},{x_j}} \right)} + \overline b $$ (8) 2.2.2 表面温度与核心区温度预测模型的建立
SVR模型中,正则化常数H过大预测模型容易出现过拟合的现象,反之会出现拟合效果差的情况,而当正则化常数H不变时,核函数参数g选择不当又会引起模型泛化能力不足. 文中使用交叉验证法优化核心区温度预测模型的参数来避免过拟合的问题,先将数据集分为训练集和测试集,使用训练集数据确定模型参数,接着用测试集数据对参数进行评估,选用均方误差(mean square error,MSE)作为模型的评价指标.
以表5中焊件表面特征点温度作为输入量,核心区极值温度作为目标量,从中随机选取35组作为训练集,9组作为测试集,基于Matlab2020a软件调用Libsvm工具箱进行编程,对参数H和g使用网格搜索的方法,将二者的取值进行组合建立网格,然后将网格内每一组参数用于算法训练,并基于交叉验证的思想对训练好的模型进行评估,获得最优的参数组合,网格搜索结果如图9所示.
使用最优参数训练出的模型预测结果如图10所示,核心区极值温度的最大相对误差小于1%,均方误差小于4,验证了基于SVR的FSW焊件表面特征点温度与核心区极值温度关联关系模型的有效性.
从表6中随机选择35组数据作为训练集,9组数据作为测试集,以表面特征点温度作为输入,核心区的峰值温度与最低温度作为输出,使用SVR算法建立了环焊核心区极值温度预测模型,所建立核心区极值温度预测模型对测试集温度的预测结果如图11所示,预测出的核心区极值温度的最大相对误差小于2%,均方误差小于5,证实了所建立的环焊核心区极值温度预测模型的有效性.
3. FSW核心区极值温度监测
3.1 平板FSW核心区极值温度监测
依托建立的基于SVR的FSW核心区极值温度预测模型,在上海拓璞数控科技股份有限公司的立式重载搅拌摩擦焊机床上进行试验,实现了核心区极值温度监测.
红外热像仪布置在焊件前方,用于测量焊接过程中焊件表面的温度,使用热电偶测量焊接时核心区的极值温度,完成了5组不同工艺参数下的18 mm厚2219-T8铝合金平板FSW试验,红外热像仪测得的表面特征点温度实时传输到基于SVR的FSW核心区极值温度预测模型中,得到核心区的峰值与最低温度,如图12所示.
在焊接的进给过程中,实线为热电偶测得的热循环曲线,可提取FSW核心区峰值和最低温度. 与模型预测得到的核心区极值温度结果进行比较可得,FSW核心区峰值温度的最大相对误差为7.22%,平均相对误差为1.75%,核心区最低温度的最大相对误差为9.54%,平均相对误差为4.76%,证实了所提出的FSW核心区极值温度监测方法的有效性.
3.2 环焊核心区极值温度监测
基于SVR的环焊核心区极值温度预测模型的基础上,实现了贮箱环焊核心区极值温度的监测,以燃料贮箱环焊过程中测得的表面特征点温度作为输入,调用建立的环焊核心区极值温度预测模型,获得环焊时核心区的峰值与最低温度如图13所示.
焊接过程中进行实际测量的结果与仿真模拟相比,监测的时间跨度长,试验现场干扰较多,且在焊接过程中根据焊接情况对工艺参数进行了小幅度调整,所以预测结果波动较大,变化趋势复杂.
4. 结论
(1)建立了基于Deform的18 mm厚2219-T8铝合金平板和环焊FSW温度场仿真模型,并通过FSW测温试验证实了仿真模型的有效性. 平板FSW表面特征点温度预测的相对误差<2.36%,核心区峰值温度预测的相对误差<2.73%,核心区最低温度预测的相对误差<6.11%,环焊特征点温度相对误差<5.34%,证实了文中环焊温度场仿真模型的有效性,及18 mm厚2219-T8铝合金平板和环焊FSW温度场仿真模型的有效性.
(2)在基于温度场仿真获得表面特征点温度与核心区峰值温度与最低温度数据集基础上,采用SVR算法建立了核心区极值温度预测模型,实现了核心区极值温度监测,结果表明,FSW核心区峰值温度监测相对误差<7.22%,核心区最低温度相对误差<9.54%,证实了文中FSW核心区极值温度监测方法的有效性.
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表 1 2219-T8铝合金化学成分(质量分数,%)
Table 1 Chemical compositions of 2219-T8 aluminum alloy
Cu Mn Fe Si Zn V Ti Zr Al 6.21 0.29 0.12 0.15 0.06 0.08 0.03 0.12 余量 表 2 2219铝合金Johnson-Cook特性参数[13]
Table 2 Johnson-Cook characteristic parameters of 2219 aluminum alloy
初始屈服应力
A/MPa应力硬化常数
B/MPa应力硬化指数
n应变率常数
C热软化指数
m室温
Tr /℃材料熔点
Tm /℃170 228 0.31 0.028 2.75 20 590 表 3 不同温度时2219铝合金与搅拌头之间的摩擦系数[16]
Table 3 Friction coefficient between 2219 aluminum alloy and stirring head at different temperatures
温度T/ ℃ μ 温度T/ ℃ μ 25 0.61 300 0.07 100 0.51 400 0.47 200 0.21 500 0.01 表 4 仿真和试验测得的表面及核心区特征点位置温度对比
Table 4 Simulation and experimental temperature comparison of surface and weld zone sampled points
编号 转速
n/(r·min−1)焊接速度
v/(mm·min−1)表面特征点温度 核心区峰值温度 核心区最低温度 仿真结果
Ts-0/℃试验结果
Tt-0/℃仿真结果
Tsh-max/℃试验结果
Tth-max/℃仿真结果
Tsh-min/℃试验结果
Tth-min/℃1 375 75 256.56 259.97 521.38 529.02 431.69 419.48 2 375 75 265.34 263.72 515.57 521.11 418.56 411.18 3 375 75 260.21 266.11 517.43 507.75 421.56 412.56 4 375 90 257.54 259.27 519.48 511.27 415.14 395.44 5 375 90 266.34 260.19 505.75 512.73 410.31 391.25 6 375 90 259.56 257.42 514.21 500.93 415.36 400.17 7 375 105 252.14 256.64 520.89 508.28 417.89 405.79 8 375 105 250.12 253.68 514.63 506.16 406.38 385.51 9 375 105 247.38 250.65 517.53 503.77 412.71 388.93 平均相对
误差&(%)1.38 1.88 3.89 表 5 18 mm厚2219-T8平板FSW表面特征点温度与核心区极值温度数据集
Table 5 Surface feature point temperature and weld zone extreme temperature data sets of FSW 18 mm thick 2219-T8 plate
编号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃序号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃1 242.48 410.95 510.29 23 261.81 428.00 520.76 2 244.93 415.31 511.14 24 263.18 424.20 520.95 3 246.95 418.53 513.39 25 258.03 423.96 518.26 4 239.52 403.67 507.32 26 270.56 418.56 516.25 5 250.53 419.25 515.71 27 266.55 421.10 519.07 6 252.64 423.27 516.94 28 243.35 412.39 510.63 7 259.77 424.49 520.28 29 240.53 405.65 508.75 8 237.48 400.09 506.21 30 245.72 415.82 513.82 9 263.29 423.58 520.93 31 251.48 423.01 517.11 10 269.15 418.64 518.15 32 253.52 426.52 517.51 11 265.98 420.86 518.99 33 273.56 419.56 517.65 12 260.81 422.33 517.18 34 244.72 414.43 510.68 13 254.48 425.94 516.05 35 258.98 424.60 519.88 14 241.29 409.56 510.24 36 245.22 415.00 511.51 15 249.42 419.18 514.28 37 241.97 410.60 509.61 16 257.05 424.88 517.54 38 256.52 425.30 518.20 17 250.59 420.52 516.10 39 264.46 421.86 519.43 18 268.71 419.54 517.57 40 263.59 422.11 520.20 19 255.86 427.34 517.06 41 255.1 426.26 517.46 20 262.56 428.02 522.89 42 247.12 418.34 514.41 21 240.96 406.13 509.14 43 260.28 424.20 518.77 22 248.09 419.71 514.79 44 248.89 419.58 515.12 表 6 贮箱环焊表面特征点温度与核心区极值温度数据集
Table 6 Girth welding surface feature point and weld zone extreme temperatures data sets
编号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃序号 表面特征点温度
T0/℃核心区最低温度
Tmin/℃核心区峰值温度
Tmax/℃1 235.14 497.81 567.09 23 246.45 476.55 570.44 2 232.08 480.31 559.12 24 264.36 466.03 575.73 3 238.88 494.91 569.20 25 249.12 465.04 570.79 4 250.61 461.89 570.90 26 266.51 476.77 574.55 5 245.07 477.41 571.00 27 252.53 477.23 570.99 6 233.27 493.03 567.04 28 245.61 475.71 570.04 7 259.72 470.28 574.22 29 236.64 493.77 568.15 8 234.62 496.17 566.69 30 241.07 488.26 568.49 9 241.51 487.67 569.14 31 242.14 486.88 568.85 10 248.63 464.27 571.49 32 247.62 472.88 570.74 11 232.58 492.65 565.28 33 261.84 473.95 574.17 12 266.31 475.21 574.56 34 250.96 465.04 570.01 13 245.93 475.13 570.31 35 267.79 478.45 573.89 14 258.14 479.79 572.73 36 244.46 475.51 569.53 15 240.03 489.74 568.62 37 242.58 485.30 568.95 16 237.09 494.40 568.42 38 254.72 475.03 572.90 17 243.13 480.40 569.98 39 236.25 495.02 567.09 18 258.43 478.49 573.19 40 243.66 478.44 569.94 19 239.21 490.60 569.02 41 248.21 469.51 570.41 20 234.18 495.97 566.68 42 256.49 474.82 572.67 21 251.01 466.78 569.81 43 255.78 470.99 572.47 22 249.57 463.30 571.09 44 247.37 474.56 572.77 -
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