基于遗传算法与神经网络微电阻点焊工艺参数优化

文摘微电阻点焊工艺参数的设置对焊点力学性能有着至关重要的作用,通过正交试验极差分析研究了工艺参数对0.05 mm厚TC1箔材焊点剪切力和剥离力的影响程度。通过赋予剪切力和剥离力相应的权值将双优化目标转化为单一的混合优化目标,结合神经网络与遗传算法,对工艺参数进行了优化,建立了基于BP神经网络的焊点力学性能预测模型。结果表明预测模型的误差小于4%,预测模型具有较高的精度和预测能力,可以准确地预测焊点的力学性能。同时通过gatool工具箱对各项工艺参数进行了优化,获得焊接参数的最优组合:焊接电流800 A、电极压力8.89 N、爬坡时间1.608 ms、焊接时间8 ms,混合优化目标为55.73 N。通过与正交试验优化结果对比,遗传算法寻优可以获得更好的综合力学性能。