基于声发射信号的铝合金点焊裂纹神经网络监测
铝合金热加工过程的冶金行为比较复杂，在电阻点焊快速加热和冷却条件下，极易产生裂纹缺陷。基于虚拟仪器技术，以LabVIEW为软件平台，结合Matlab数值分析软件，构建了电阻点焊过程声发射信号采集分析及铝合金点焊裂纹监测系统。以2A12铝合金电阻点焊熔核冷却结晶过程，即点焊焊接循环维持阶段的声发射信号为研究对象，提取与声发射信号强度相关的振铃计数、能量、有效电压及5层小波分解125～250 kHz频带能量系数4个特征参数作为输入矢量，裂纹作为输出矢量，建立3层BP神经网络铝合金点焊裂纹的监测模型，并利用测试样本对该模型进行验证。结果表明，裂纹监测的正确率达到89.1%，为监测铝合金电阻点焊裂纹提供了一种有效的方法。
电阻点焊、裂纹、声发射、神经网络
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TG438(焊接、金属切割及金属粘接)
国家自然科学基金51275418；陕西省重点科技创新团队2014KCT-12;陕西省科技统筹创新工程计划2012HBSZS021
2016-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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