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16MnR鋼埋弧焊工藝參數優化及焊縫尺寸預測

2016-12-13 06:53:34張立斌姚玉環王海泉
電焊機 2016年3期
關鍵詞:焊縫工藝優化

張立斌,姚玉環,鄧 宇,王海泉

(廣東石油化工學院,廣東茂名525000)

16MnR鋼埋弧焊工藝參數優化及焊縫尺寸預測

張立斌,姚玉環,鄧宇,王海泉

(廣東石油化工學院,廣東茂名525000)

為準確獲得16MnR鋼埋弧自動焊工藝參數及其焊縫幾何尺寸,利用正交回歸設計方法和二次回歸組合設計方法分別對焊接工藝參數與板厚δ、焊接工藝參數與焊縫幾何尺寸的關系進行了優化試驗;并利用“spss”軟件對試驗結果進行了統計分析與檢驗,建立了焊接電流I、焊接電壓U、焊接速度v與板厚δ以及焊縫幾何尺寸RB和RE與焊接工藝參數間的數學模型。

正交回歸設計;工藝參數;優化:二次回歸正交組合設計;焊縫尺寸

0 前言

埋弧自動焊焊接16MnR鋼不僅具有生產效率高、焊接質量好等優點,而且還具有節能省材及降低勞動強度的特點,一直是常用的高效自動化焊接方法。在該焊接工藝過程中,首先要解決的問題就是確定正確的焊接工藝參數。因為焊接工藝參數直接影響焊縫金屬的合金化、冶金性能和力學性能以及焊縫的幾何形狀尺寸等[1-3]。快速、準確地獲得焊接工藝參數并有效預測焊縫的幾何尺寸,一直是焊接工程技術人員需要解決的重要問題。

利用單元正交多項式回歸設計和二次回歸正交組合設計方法,對16MnR鋼埋弧自動焊單面焊雙面成形工藝參數與焊接工件厚度、焊縫正面的溶寬和加強高等幾何尺寸與焊接工藝參數的關系進行了優化試驗研究,尋求建立焊接工藝參數與工件厚度δ以及焊縫幾何尺寸與工藝參數的數學模型[4-5]。

1 16MnR鋼焊接工藝參數與板厚關系的優化

1.1試驗材料、設備及方法

本試驗所用材料為16MnR,焊絲選用φ4.0 mm的H08MnA,配431焊劑;試件尺寸500 mm×200 mm,厚度δ=4~14 mm,不開坡口,留有間隙c;接頭形式如圖1所示,平焊;電源選用MZ1-1000 DC埋弧焊機,直流反接,在試件兩端加裝引弧板和收弧板。焊前烘干焊劑,對焊絲和鋼板進行除油污和去銹處理,襯墊采用方槽銅墊板+焊劑,強迫冷卻成形方式。

圖1 單面對接焊(焊劑—銅墊)

1.216MnR鋼焊接工藝參數優化分析

雖然對16MnR鋼埋弧焊質量的影響較為復雜,但當焊件已知時,對焊接質量的影響主要表現在焊接電流I、焊接電壓U和焊接速度v,因上述三個工藝參數主要由工件厚度δ決定,在此取板厚δ為因素,其水平間隔Δ=1 mm,則因素δ的水平數N為

試驗方案如表1所示。正交多項式組φi(δ)(i= 0,1,2,…)的具體形式見式(1)。其優化準則為:第一,焊縫無缺陷,且形狀尺寸合理;第二,焊絲及焊劑的消耗量最少;第三,焊接效率最高;第四,焊接能量消耗最少。在上述條件下,對應的焊接工藝參數為最佳。從而得到焊接工藝參數I、U及v與工件厚度δ的數學關系[5]。

表1 試驗方案

1.316MnR鋼焊接工藝參數的回歸模型

1.3.1回歸模型的選取

為全面研究16MnR鋼厚度δ對焊接工藝參數的影響,選取的回歸模型見式(2),它在編碼空間的形式見式(3)[6]

1.3.2模型系數的回歸

利用“spss”軟件對模型系數進行統計分析,結果如表2所示。由表2可知,當顯著水平α=0.01時,模型的回歸系數bn0、bn1、bn2均顯著,而其他回歸系數不顯著,從方程中剔除,故得回歸方程見式(4)。

1.3.3回歸模型檢驗及結果分析

由“spss”軟件分析得到回歸模型的檢驗結果見表3所示。回歸方程式(4)的F值分別為510.453、173.164和112.335,表明方程的顯著性較高;方程的擬合優度R2分別為0.998、0.994和0.991,調整后的擬合優度R2分別為0.996、0.989和0.982,說明回歸方程擬合非常好。將編碼式(1)代入回歸模型式(4),整理得到16MnR鋼埋弧焊焊接工藝參數與厚度δ的回歸數學模型,見式(5)。

表2 焊接工藝參數回歸結果

表3 回歸模型的檢驗結果

2 焊縫幾何尺寸預測

由式(5)確定的焊接工藝參數,對厚度分別為4 mm、6 mm、8 mm、10 mm、12 mm、14 mm的試件進行單面埋弧焊雙面成形試驗,在保證正、反面成形質量的情況下,確定了一組正反面成形良好的焊接工藝參數,如表4所示;據此,利用二次回歸正交組合試驗設計技術確定埋弧自動焊單面焊雙面成形焊縫幾何尺寸與焊接工藝參數之間的關系,考核的指標有兩個:即焊縫正面熔寬RB和余高RE;雖然焊縫背面熔寬BB和余高BE也隨著焊接工藝參數發生變化,但BB與BE主要受到工件間隙c及襯墊規格尺寸的限制而變化范圍有限,所以本試驗主要研究焊縫正面熔寬RB和余高RE的變化規律。為了考核交互作用對試驗指標的影響,選擇了工程上常用的二次完全代數式作為數學模型:試驗選擇三個因素,其變化范圍如表5所示。

表4 不同板厚的焊接工藝參數

表5 自然因素水平及其編碼公式表

按預定的方案進行試驗,焊后截取焊縫的橫截面、磨光、腐蝕后測量焊縫幾何形狀尺寸RB、RE的平均值,具體試驗方案及結果如表6所示。

2.1回歸模型的選擇

為研究16MnR鋼埋弧焊焊接工藝參數及其交互作用對焊縫幾何形狀尺寸的影響規律,選擇的回歸模型見式(6),它在編碼空間的形式見式(7)

2.2模型系數的計算與統計檢驗

按表6的方案進行試驗,統計分析焊縫正面熔寬RB、余高RE的回歸模型,結果如表7所示。由表7可知,當顯著水平α=0.01時,模型的回歸系數b0、b1、b2、b3、b11均顯著,而其他回歸系數不顯著,從方程中剔除,故得回歸方程如式(8)所示。

2.3回歸方程檢驗與分析

由“spss”軟件分析得到回歸方程的檢驗結果如表8所示,回歸方程(8)的F值分別為124.179和133.458,表明方程的顯著性較高;方程的擬合優度R2分別為0.993和0.993,調整后的擬合優度R2分別為0.985和0.986,說明回歸方程擬合的非常好。將表5的編碼公式代入回歸方程(8)并整理得16MnR鋼埋弧焊焊縫正面熔寬RB及余高RE與焊接工藝參數的模型見式(9)[6]

由式(9)可知,焊縫正面熔寬RB隨焊接電流與焊接電壓的增加而增大,隨焊接速度的提高而減小;焊縫余高RE隨著焊接電壓及焊接速度的增大而減小,隨著焊接電流的增大表現出先減后增的變化趨勢,當焊接電流等于354 A時,余高RE為最小值。而354 A又小于本試驗的最小電流值(本試驗最小電流值為470 A),故在本試驗范圍內,可認為隨著焊接電流的增加而焊接余高RE亦增大。焊縫正面熔寬RB與余高RE的試驗優化值與理論計算值如表9所示。RB與RE的試驗優化值和理論計算值間的最大偏差分別為ΔRB=0.51 mm,ΔRE=0.12 mm。

表6 埋弧自動焊單面焊雙面成型焊縫尺寸試驗方案及其結果

表7 焊縫幾何尺寸回歸結果

表8 回歸方程的檢驗結果

表9 RB與RE的優化值與計算值對照表mm

3 結論

利用單元正交多項式回歸設計方法對16MnR鋼中、薄板埋弧焊單面焊雙面成型焊接工藝參數與工件厚度δ的關系進行了優化試驗,建立了焊接工藝參數與δ的數學模型;還利用二次回歸正交組合設計方法對焊縫正面幾何尺寸RB、RE與焊接工藝參數的關系進行了優化試驗研究,建立了兩者間的數學模型。

利用所建立的數學模型,既可以確定16MnR鋼中、薄板埋弧焊單面焊雙面成形的焊接工藝參數,還可以預測焊縫正面幾何尺寸,對指導實際生產及建立中、薄板埋弧焊計算機控制系統具有參考作用。

[1]葉建雄.焊接工藝參數優化的智能計算研究[J].材料導報,2009,23(12):69.

[2]張海兵.焊縫性能影響因素的研究進展[J].材料導報,2011,25(10):114.

[3]王海波.多層多道埋弧焊工藝參數優化設計方法[J].電焊機,2012,42(8):6-10.

[4]張立斌.埋弧焊工藝參數優化與模型建立[J].焊接技術,2014,43(1):22-24.

[5]王海波,張建優等.多層多道埋弧焊工藝參數優化設計方法[J].電焊機,2012,42(8):11-15.

[6]任露泉.回歸設計及其優化[M].北京:科學出版社,2000.

Process parameters optimization and the weld dimension prediction of 16MnR steel for submerged arc automatic welding

ZHANG Libin,YAO Yuhuan,DENG Yu,WANG Haiquan
(Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China)

In order to obtain the process parameters and the weld dimensions of 16MnR steel for submerged arc automatic welding accurately,the optimizing experiment was made for the relationship of welding process parameters and the thickness by using orthogonal regression design method.At the same time,the optimizing experiment was made for the relationship of welding process parameters and weld geometry sizes by using the quadratic regression combination design method.Statistical analysis and inspection of the test resultswere made by"spss"software,the mathematical model which of the welding current,the welding voltage,the welding speed and thickness was been establish,as well as the mathematical model which of the weld geometry size and the weld process parameters was established.

orthogonal regression design;process parameters;optimization;quadratic regression orthogonal combination design;weld size

TG457.11

A

1001-2303(2016)03-0152-05

10.7512/j.issn.1001-2303.2016.03.32

2015-02-06;

2015-03-20

張立斌(1963—),男,黑龍江五常人,教授,主要從事焊接及特種材料應用的研究工作。

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