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J-GLOBAL ID：201802220295174278   整理番号：18A0672183

高出力ディスク形レーザ溶接ビードの背面幅の予測【JST・京大機械翻訳】

Weld width prediction of weldment bottom surface in high-power disk laser welding

著者 (3件)： Chen Ziqin (广東工業大学机電工程学院,广東广州,510006) ,  Gao Xiangdong (广東工業大学机電工程学院,广東广州,510006) ,  Wang Lin (广東工業大学机電工程学院,广東广州,510006)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 25  号： 9  ページ： 2524-2531  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 視覚センサによる溶接プロセスにおける溶接特性情報を得るために,ニューラルネットワークモデルを用いることによって,溶接ビードの幅を予測する方法を提案した。高出力ディスク形レーザを用いて低炭素鋼SS400溶接を溶接し、溶接過程において溶接パワー、溶接速度と溶接ルートを変え、2台の高速ビデオカメラを用いて、溶接部の正面と側面に現れる溶接特徴情報を同時に取得した。色空間変換,階層化,フィルタ雑音除去,および空間画像処理によって得られた画像を用いて,飛沫,溶融池,および金属蒸気のような溶接特性情報を抽出し,溶接経路の特性に及ぼす影響を観察した。最後に,3つの層のLMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)ニューラルネットワークモデルを確立し,入力の量として抽出した特徴情報を用いて,溶接ビードの背面幅を予測した。結果は以下を示した。浸透不安定性または未浸透状態がある場合,LMBP神経回路網の適合度は0.83より大きく,最大訓練誤差の平均値は0.0028mmであり,最大誤差は0.2256mであった。実験結果は,確立した予測モデルが良好な正確さと安定性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 溶接性 ,  神経回路網 ,  溶接速度 ,  視覚センサ ,  溶融池 ,  溶接部 ,  画像処理 ,  画像 ,  浸透 ,  *溶接 ,  *レーザ ,  予測モデル ,  不安定性 ,  階層構造
準シソーラス用語： 神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： laser welding ,  weld width prediction ,  image processing ,  pattern recognition ,  neural network

分類 (3件)： 溶込,溶滴移行,溶融池  (WC07090U) ,  溶接部  (WC07100I) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高出力 ,  ディスク形 ,  レーザ ,  溶接ビード ,  背面 ,  予測