基于机器学习的焊接质量监测及缺陷分类模型设计任务书

 2021-11-20 10:11

1. 毕业设计(论文)主要内容:

增材制造技术因其快速化、定制化、数字化、网络化的特点被认为将对传统制造业带来革命性影响,

激光焊接技术有着形变小、速度快、柔性好、易于实现自动化等优点而被广泛用于汽车、船舶等制造工业的各个领域。由于焊接过程较为复杂,许多工艺参数如焊接速度、激光功率、光束特性等都会影响到焊缝的质量。这使保证连续稳定的焊接质量变得困难,限制了其进一步的应用。研究焊缝质量在线监测,对提高焊接工件质量尤为重要。需对激光焊接过程进行有效监测,基于所获得的图像、光、电信号等对焊缝缺陷进行分类、预测和控制,为提高焊接质量提供理论与技术支撑。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 查阅国内外文献资料,国内资料不少于20篇,国外资料不少于10篇,外文资料翻译基本准确,不少于5000字;开题报告不少于3000字;

2. 学习三维建模软件,对简单的成形件进行建模;

3. 学会操作SLM设备及其相关软件,实现简单零件的打印;

4. 学习深度学习框架TensorFlow,能够基于TensorFlow实现简单的机器学习模型;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周 完成开题报告。

4-8周 搭建完成激光选区熔化过程光信号监测平台,监测并记录零件成形过程的光信号,分析监测信号的特征,完成中期报告

9-12周 能够基于TensorFlow实现简单的机器模型,基于机器学习方法分析光信号特征,对成形缺陷进行准确预测。

13-14周 撰写毕业设计论文说明书。

15-16周 毕业设计论文说明书修订,评阅与论文答辩。

4. 主要参考文献

[1].魏青松,宋波,文世峰,周燕等,金属粉床激光增材制造技术[M]. 北京:化学工业出版社, 2019 [2].杨佳,郭洪钢,谭建波,选择性激光熔化技术研究现状及发展趋势[J].铸造与工艺,2017,(02):59-63 [3].蒲以松,王宝奇,张连贵,金属3D打印技术的研究[J].2018,表面技术(3):78-84 [4]. Zhang, Y. X., You, D. Y., Gao, X. D., Katayama, S. (2019). Online Monitoring of Welding Status Based on a DBN Model During Laser Welding. Engineering, 5(4), 671-678. [5]. Thombansen, U., Abels, P. (2016). Observation of melting conditions in selective laser melting of metals (SLM). In F. Dorsch S. Kaierle (Eds.), High-Power Laser Materials Processing: Lasers, Beam Delivery, Diagnostics, And Applications V (Vol. 9741). [6].Nadipalli, V. K., Andersen, S. A., Nielsen, J. S., Pedersen, D. B. (2019). Considerations for interpreting in-situ photodiode sensor data in pulsed mode laser. Paper presented at the Proceedings of the Joint Special Interest Group meeting between euspen and ASPE Advancing Precision in Additive Manufacturing.

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