基于大數據驅動的焊接接頭力學性能預測

張昭　白小溪　李健宇

摘要：通過BP人工神經網絡從試驗和數值計算樣本數據中提取特征參量，建立合理的輸入數據和輸出數據的映射關系，從而達到基于輸入參量預測輸出參量的目的。針對攪拌摩擦焊接接頭硬度，以攪拌頭旋轉速度、焊接速度、距離焊接中心距離為輸入參量，以接頭硬度為輸出參量，構建了3×10×1的三層拓撲結構的6061-T6鋁合金攪拌摩擦焊接頭硬度BP人工神經網絡模型，選擇在13種不同攪拌頭旋轉速度和移動速度工況下進行測試和訓練，通過對比試驗數據驗證模型的有效性。測試結果表明BP，人工神經網絡能夠很好地預測接頭硬度，為焊接接頭力學性能預測提供了新方法。

關鍵詞：攪拌摩擦焊;硬度;BP人工神經網絡;特征參量

中圖分類號：TG404文獻標志碼：A文章編號：1001-2303（2020）04-0075-04

DOI：10.7512/j.issn.1001-2303.2020.04.12

0 前言

與傳統熔化焊相比，攪拌摩擦焊（FSW）無需添補材料、保護氣體，因而避免了與熔化有關的裂紋、氣孔、雜質等焊接缺陷。此外，其工作條件簡單，焊接前無需進行復雜的準備工作;焊接時消耗能量低，噪音小，且無輻射和飛濺。憑借其生產率高、質量好、成本低等優點，在制造業中已有超過40年的應用背景。同時，攪拌摩擦焊的出現使得制造業廣泛關注的鋁合金難以焊接的問題得到完美解決[1-2]。

攪拌摩擦焊接頭的力學性能分析，特別是接頭硬度，一直以來都是研究的重要方向。傳統方法是將焊后板材進行拋光、清洗、腐蝕后，采用顯微硬度儀測量FSW接頭不同厚度處硬度分布。但由于實驗過程復雜、成本高，導致人力、物力、財力消耗嚴重，同時拖慢了研究進程。人工神經網絡（Artificial Neural

Networks，簡稱ANNs）是一種處理變量間非線性映射關系的數據處理系統，可以充分逼近任意復雜的非線性關系，同時具有極強的自學習能力，在數據預測、工藝優化等方面具有獨特的優勢，被廣泛應用于人工智能、機器人、統計學等多個領域[3-7]。本文基于BP人工神經網絡技術，構建了3×10×1三層拓撲結構的模型，通過查閱文獻，選取了78組不同工況下不同位置的攪拌摩擦焊接頭硬度作為樣本數據對人工神經網絡模型進行了訓練和測試[8]。將數值計算結果與試驗結果進行比較，驗證基于大數據的人工神經元網絡在焊縫力學性能預測方面的可行性。

1 試驗步驟

采用熱處理狀態為T6的鋁合金AA6061作為焊接母材，成分如表1所示，并用圖1所示的攪拌摩擦焊接設備進行焊接試驗，以驗證數據驅動模型的有效性。選用兩塊尺寸為200 mm×110 mm×4 mm的6061-T6鋁合金薄板進行焊接試驗。攪拌頭的軸肩直徑12 mm，攪拌針直徑3～5 mm，攪拌針長3 mm。攪拌頭旋轉速度800 r/min、焊接速度150 mm/min。構件采用Keller腐蝕后，使用維氏硬度測試儀測定截面硬度。

2 BP人工神經網絡模型的建立

2.1 BP人工神經網絡概述

人工神經網絡是一種旨在模擬人腦思維方式的數據處理模型，由輸入層、隱含層和輸出層的神經元，以及各神經元間的連接權值所構成。由輸入層、隱含層、輸出層三部分組成的經典三層BP神經網絡如圖2所示。

人工神經網絡的輸入層負責接收外部參數，輸入層上的神經元將接收到的信息與輸入層到隱含層間的權值進行累加求和，并將計算后的信息傳遞給隱含層，同理隱含層神經元上的信息進一步傳遞到輸出層，最終通過輸出層得到計算結果。BP人工神經網絡即反向傳播人工神經網絡，是通過信息逐層傳遞并將誤差逐層反向傳播，通過修正各層間的連接權值來完成訓練的，因此只有相鄰兩層神經元互相影響。

2.2 BP人工神經網絡模型的確定

對于BP人工神經網絡模型，最重要的工作之一是尋求最優的網絡結構，即尋求合適的激活函數以及確定隱含層層數和隱含層神經元個數。對于只有一個隱含層的三層BP人工神經元網絡，可以根據式（1），并利用窮舉法最終確定隱含層神經元個數[9]

p=+a（1）

其中 p為隱含層神經元個數;n為輸入層神經元個數;m為輸出層神經元個數;a為0～10之間的常數。

由式（1）可知，隱含層神經元個數在區間[3，12]，從試驗測得的硬度值中抽取10組數據作為測試樣本進行訓練，經過測試后確定當隱含層神經元個數為10時，網絡收斂速度最快且準確率最高。以攪拌頭旋轉速度、移動速度以及距中心點位置作為輸入參數，攪拌頭硬度作為輸出參數，最終確定了輸入層含3個神經元，隱含層含10個神經元，輸出層為1個神經元的3×10×1的BP人工神經網絡模型，如圖3所示。

2.3 歸一化處理

為了避免因輸入數據量綱不同而造成的數據奇異性，以及保證輸入數據中的較小值不被吞食，同時為了提高訓練的收斂速率，需要對神經網絡的輸入數據進行歸一化處理，本文通過式（2）將輸入數據映射到[0，1]之間

2.4 BP人工神經網絡的實現

本文基于MATLAB工具箱[10]完成神經網絡的訓練和測試。運用Trainlm函數對網絡進行訓練，其中Trainlm函數中使用的Levenberg-Marquardt算法（LM算法），由于不需計算Hessian矩陣，大大縮短了計算時間，雖然在處理數據較多的復雜問題時，該算法會占用較大內存，但此算法相較牛頓下山法計算精度更高。訓練過程中，各層間的激活函數均采用log-sigmoid函數，log-sigmoid函數公式為

3 BP人工神經網絡模型的訓練與測試

3.1 BP人工神經網絡模型的訓練

構建好神經網絡后，需要對模型進行學習訓練。訓練的樣本應具有代表性、針對性和均衡性。因此從上述78組樣本數據中[8]，選取70組作為訓練數據，剩余8組作為測試數據，對BP人工神經網絡進行訓練。訓練過程中的學習速率為0.2，動量因子設為0.8，全局誤差為1×10-4，訓練步數上限為105步。部分訓練數據如表2所示，相對誤差通過式（5）計算。

相對誤差=×100%（5）

經過訓練后的神經網絡模型輸出參數與目標硬度參數間的最小誤差為0.3%，最大誤差為4.6%，整體誤差小于5%。由此證明了上述3×10×1三層拓撲結構的6061-T6鋁合金攪拌摩擦焊接頭硬度BP神經網絡模型，能真實地反映出攪拌頭旋轉速度、移動速度、距焊縫中心距離與接頭硬度間的關系，如圖4所示。

3.2 BP人工神經網絡的測試

上述經過訓練的神經網絡模型對于提供的訓練樣本已經具有較好的預測能力，但是否適用于未經訓練的樣本是判斷網絡是否具有普適性的關鍵。因此，選取未參加模型訓練的8組試驗數據作為模型的測試參數對神經網絡進行測試。神經網絡模型的測試數據如表3所示，相對誤差如圖5所示。

由圖5可知，相對誤差最小為0.45%，最大為4.2%，整體誤差小于5%。由此可以判定BP人工神經網絡可以合理地預測攪拌頭旋轉速度和移動速度變化的不同工況下，距焊縫中心不同位置處的攪拌頭硬度。

3.3 BP人工神經網絡的可行性驗證

為了進一步驗證BP人工神經網絡預測攪拌摩擦焊接頭硬度的可行性，將試驗工況作為輸入參數，即將攪拌頭旋轉速度800 r/min、移動速度150 mm/min和距焊縫中心距離0～12 mm作為輸入參數進行計算。在此工況下的BP人工神經網絡的輸出參數和試驗數據對比如圖6所示。相對誤差最小為0.87%，最大為5.81%，整體誤差小于10%。

4 結論

（1）對于以攪拌頭旋轉速度、移動速度、距焊縫中心距離為輸入參數，接頭硬度為輸出參數的BP神經網絡，3×10×1拓撲結構的神經網絡模型為最優結構。

（2）BP人工神經網絡能夠快速、準確地預測攪拌頭旋轉速度、移動速度不同時接頭不同位置的硬度。

（3）歸一化問題避免了BP神經網絡，輸入參數量綱不統一的情況下產生的奇異性問題。但由此也限制了預測工況不能超過訓練數據極值。

參考文獻：

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