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【本期推荐】华中科技大学等单位《OLT》:基于多诊断信号的新型铝铜异种金属臂激光焊缝界面宽度实时监测方法!

                           发表日期:2026-2-24

本文来源自公众号:激光制造研究

【本期推荐】华中科技大学等单位《OLT》:基于多诊断信号的新型铝铜异种金属臂激光焊缝界面宽度实时监测方法!

导读

铝合金和铜合金是典型的低电阻金属,广泛应用于电气行业。可调环模式(ARM)激光焊接具有热影响区小、焊接速度快、几乎无飞溅等优点,是铝铜异种金属连接的理想方法。由于铝和铜之间的诸如熔点和热导率的物理性质的差异,界面处的接缝宽度(SWI)倾向于显著波动,这影响了接头的电和机械性质。因此,监测SWI是评价铝铜异种金属接头质量的重要方法。提出了一种基于光学相干层析成像(OCT)小孔深度信号和等离子体羽光谱信号的铝铜异种金属SWI实时监测方法。基于截面上几个特征的相关性分析,提出了一种基于上下料熔化体积和穿透深度的SWI表征方法。应用信号处理技术对OCT和光谱信号进行去噪和分析,确认多个信号与SWI表征模型中的关键特征之间的强相关性,可用于SWI预测。最后,基于多信号诊断,建立了SWI预测的反向传播神经网络(BPNN)模型。结果表明,该方法的平均误差仅为10.7微米,实现了铝铜异种金属臂激光焊接SWI的高精度预测。

主要图表

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图一。可调环形激光焊接监控平台。
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图二。在不同的焊接功率条件下,经过研磨、抛光和腐蚀后,熔化区和基材之间的横截面界面清晰可辨
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图3。(a)腐蚀后的横截面扫描(b)灰度卷积处理的扫描图像(c)去噪图像的垂直像素亮度(d)上下板的边缘(e)上下板的熔化区。
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图4。(a)不同激光功率下A1/A2 D1的变化;( b)SWI随激光功率的变化。
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图5。原始OCT信号。
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图6。基于二次下包络分离的多通道光谱信号去噪结果。
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图7。特征谱线的分布。
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图8。提取特征谱线。
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图9。OCT信号激光偏转误差消除结果。
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图10。内置软件过滤掉太多点,导致孔深波动曲线失真。
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图11。(a)从原始OCT信号中分离的IMF和误差,( b)去除不同IMF后的小孔深度波动曲线。
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图12。BPNN结构和超参数。
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图13。BPNN的训练状态、回归与表现。
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图14。(a)基于OCT和光谱信号的SWI的预测结果(b)基于OCT信号的SWI的预测结果(c)基于光谱信号的SWI的预测结果。

主要结论

预测铝-铜异种金属搭接接头中的SWI为焊接质量评估提供了重要的见解。提出了一种基于多信号和BPNN的铝铜异种金属臂激光搭接焊SWI高精度预测方法。主要结论总结如下:

1)在铝-铜异种金属的激光搭接焊中,上部熔化体积之间的相关系数

下部板块,贯入深度和SWI达到0.9343。基于这两个特征,提出了一种新的SWI表征方法,证实了预测SWI的可行性,并为后续的量子化研究提供了理论基础。

OCT信号提供小孔深度信息,作为监控穿透深度波动的基础。同时,激光诱导等离子体羽的光发射光谱中某些特征谱线的强度可以支持对上下板块熔化体积比的监测。

结合这两种信号,提出了在线监测铝-铜异种金属臂激光搭接焊中SWI的方法,解决了检测这种典型内部特征的挑战。

3)本文提出的基于多信号和BPNN的SWI监测方法,平均误差仅为10.7微米,明显低于单独使用OCT或光谱信号的预测误差,几乎低了一个数量级。该方法实现了铝铜异种金属臂激光搭接焊SWI的高精度预测。

所提出的方法能够高精度预测铝-铜异种金属臂激光搭接焊中的SWI。未来的研究将侧重于收集单个焊缝中SWI变化的详细数据,以建立SWI波动的综合数据集,并集成熔深波动的监测,以支持实际生产过程中未熔合缺陷的检测。

       
   
 

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