屈輝輝 王金偉
摘要:在如今的船舶和海洋工程建設過程當中,其中影響其質量的主要原因就是焊接結構的質量問題,而影響這一原因的關鍵問題則是焊接變形,對于焊接變形的根本原因分析可知,主要是由于在焊接的過程中因結構受熱不均或是殘余應力等原因所致。對此,本文筆者將主要對焊接變形預測的理論發展進程以及其相關的理論意義進行了相應的闡述,在此基礎上對于現階段新型焊接變形預測理論的研究發展進行了一定的概述。
關鍵詞:海洋工程和船舶;焊接變形預測;方法研究
引言:在焊接變形中常見的質量問題有彎曲、角度變形或橫縱向收縮的變形等等,通常情況下,焊接變形主要是受設計相關量和制造相關量的兩個因素影響。所以說焊接變形預測是針對焊接變形提出的預測方案,在焊接結構生產及使用領域發揮著重要作用。雖說我國焊接變形預測技術仍存在一定的滯后性,但結合計算機模擬技術的焊接變形預測使焊接力學計算得到進一步發展,使熱彈塑性有限單元法和固有應變法得到廣泛應用,使我國焊接變形預測再次得到空前發展。
一、概述焊接變形預測理論發展
在上世紀末期就已經對海洋工程和船舶焊接變形進行了研究,尤其是近些年來對機理的研究和變形量預測技術的研究使我國焊接變形預測理論體系趨于成熟。對于焊接變形預測理論發展的過程主要可分為:理論與實踐經驗的計算初始階段、計算機數值模擬的模型分析階段、新型數據結構的研究應用階段。①計算初始階段仍以結構簡單的焊接或簡單的實測數據作為實驗依據,對于統計公式或曲線都處于理想化狀態。直至70年代才開始將研究重點逐步轉向焊接變形預測解析模擬方向,80年代初我國對焊接變形與控制,以及對環焊變形的規律等方面也進行了深入研究。初始階段的焊接變形預測在大型海洋工程和船舶等方面應用非常有限,不僅是因其實驗規模小、公式簡單,與實際情況差異很大,同時也受大型工程板架復雜的結構,及外界環境因素的影響。②隨著科技的不斷進步,計算機技術的發展及有限元方法的應用在20世紀70年代后實現大型復雜有限元運算,隨后基于線彈性有限元固有應變模型逐步得到發展,將焊接變形預測技術推進模型分析發展階段。到90年代在中小型焊接結構中彈性-塑性有限元的殘余應力及變形分析技術已成熟,但對于像海洋工程這樣的大型、結構復雜的建造實際應用仍待提高。之后有學者將固有應變的有限元分析形成多道焊接及具有復雜變形數值模擬的三維變形模式。③通過以上兩個發展階段發現,在實際應用中尤其是大型焊接結構,焊接變形預測技術與現實脫節,因此,有些學者開始結合現代新型數據挖掘技術對實現大型數據進行分析、探討,以期利用多種算法探索著大型海洋工程和船舶建造時數據間的規律,為研究新型焊接變形預測技術提供理論基礎。當前,神經網絡技術的研究最為顯著,且已經在人工智能有了非常大的進展,我國在90年代末逐步開始研究海洋工程和船舶建造時的神經網絡技術應用,這在在大型復雜的結構建造中對大型數據分析處理具有明顯優勢,并在高精度工程中發揮重要作用。
二、概述焊接變形預測理論
(一)熱彈塑性有限單元法
在實際工作中對于焊接變形預測最常用、最重要的方法就是熱彈塑性有限元法,不僅具有同步分析多種影響因素的優勢,同時也可以計算復雜的大型數據,模擬基于力學行為的大型焊接結構。對于焊接變形應著重分析顯微組織變化情況,液固相變化是否影響熱力過程,變形場等,其模擬時需對幾何、材料、狀態等非線性屬性綜合分析。
(二)固有應變法
固有應變法與熱彈塑性模擬不同,其以完整的焊接結構,合理的焊接變形模擬建立計算方法為基礎依據,同時集熱應變、塑性應變與相變應變三者于一體。通常情況下,固有應變是塑性應變與相變應變兩者殘余量總和,即是在焊縫及其影響區零散分布的焊接殘余應力源以及焊接變形源。在焊接變形實際應用中固有應變法又分為板殼單元和三維實體單元的固有應變法,其中板殼單元的計算結果、網絡劃分要比三維實體單元的更科學、更精準、更簡單,這也是在中小型厚度焊接結構中計算焊接變形的變形度時板殼單元固有應變法優于三維實體單元固有應變法的根本原因。
(三)焊接變形優化設計
焊接變形優化設計以有限元為基礎以研究焊接變形相關的控制技術一種重要的方法,也是重點研究焊接變形優化目標函數、焊接變形設計變量影響的重要手段。目前,焊接變形優化設計要是對焊接順序和焊接熱過程的優化。其中焊接順序直接對薄壁面板結構產生影響引起焊接變形,學術界對焊接順序的優化主要是利用接頭剛度法為依據進行優化研究;焊接熱過程優化主要以有限元、靈敏性分析、非線性程序設計為基礎理論將焊接熱過程實現瞬態焊接的優化研究,例如在焊縫設計加熱帶,優化其尺寸進而實現降低焊接變形發生率的目的。
三、基于神經網絡的新型焊接變形預測理論
隨著大數據時代、數據挖掘技術的不斷發展,使工程人工神經網絡技術發展已趨于成熟,且已成為研究大型建造焊接變形預測技術的新突破點。人工神經網絡是一種模型生物學神經系統的并行、分布型的大型處理器,由簡單、繁多的處理單元組成,以輸入參數和輸出變形量為數據基礎建模,并結合網絡自學特點對各節點權值調節新輸入和新輸出,進而實現焊接變形預測。目前在海洋工程和船舶建造焊接變形預測方面得到廣泛應用,尤其是BP前饋型網絡模型的應用范圍最廣,且已取得良好的應用效果。基于神經網絡的新型焊接變形預測理論仍存在一些不足,無形間就造成網絡與擬合間存在差異,對兩者間的平穩點無法準確計算致使網絡的適應性較差。雖然神經網絡在焊接變形預測技術方面存在一些不足,不可否認,作為新型焊接變形預測的重點研究方向具有重要意義。
結束語:
總而言之,在海洋工程和船舶建造的過程中,焊接變形預測技術影響甚遠,特別是在建造大型焊接結構精度控制技術具有重要意義。對焊接變形原理、規律的不斷研究,找出其相應、高效、科學的控制方法是當前焊接結構制造重要工作。
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