铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

振动处理对铝合金焊接结构变形与内应力的影响

铝合金的焊后延迟变形是生产中影响产品质量的重要问题，本文研究一种投资少、见效快的解决方法－振动处理。实验证明振动处理能降低铝合金焊接结构残余应力峰值，使内应力均匀化，对于控制焊接延迟变形有明显效果。振动后对焊缝组织的微观结构分析显示，振动处理降低了位错密度，因为位错密度是内应力的直接表征，因此振动处理的作用效果可以用振动前后微观结构的变化来解释。     

铝合金焊接结构的尺寸稳定性

根据飞航导弹贮运发射箱中的重要部件发射梁出现的变形和超差，对铝合金焊接件尺寸稳定性进行了分析，对其机理进行了研究，找出了比较经济实用的焊后处理方法，特别是振动处理方法可以有效的提高铝合金焊接结构的尺寸稳定性，提高产品质量。