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基于主成分分析-支持向量机模型的激光钎焊接头质量诊断  
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【英文篇名】 Quality Diagnosis of Joints in Laser Brazing Based on Principal Component Analysis-Support Vector Machine Model
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【作者】 程力勇; 米高阳; 黎硕; 胡席远; 王春明;
【英文作者】 Cheng Liyong; Mi Gaoyang; Li Shuo; Hu Xiyuan; Wang Chunming; School of Materials Science and Engineering; Huazhong University of Science and Technology;
【作者单位】 华中科技大学材料科学与工程学院;
【文献出处】 中国激光 , Chinese Journal of Lasers, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 激光技术; 激光钎焊; 近红外辐射信号; 质量诊断; 主成分分析; 支持向量机;
【英文关键词】 laser technique; laser brazing; near infrared radiation signal; quality diagnosis; principal component analysis; support vector machine;
【摘要】 基于主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模型,提出一种利用近红外辐射信号预测接头形貌的方法,研究了信号的变化规律与焊缝形貌之间的相关性,实现了工艺参数的优化。提取信号的6种时域特征参数并进行主成分分析,获得了接头形貌综合评定指标。根据信号的输入特征,利用支持向量机进行了分类预测。结果表明,近红外辐射信号能够反映焊接过程中焊缝状态的变化,不同缺陷的特征变化具有较大差异,且存在清晰的识别度。该预测模型能够准确识别焊缝成形形貌,准确率高达96.6%。
【英文摘要】 Based on the principal component analysis-support vector machine(PCA-SVM)model,one method is proposed to predict the joint morphology with the near infrared radiation signal.The correlation between the change laws of signals and the weld formation morphology is investigated and the optimization of process parameters is realized.Six kinds of characteristic parameters of signals in time domain are extracted and the principal component analysis is carried out to obtain the comprehensive evaluation index of joi...
【基金】 国家自然科学基金(51375191)
【更新日期】 2017-04-03
【分类号】 TG456.7
【正文快照】 激光焊接具有高温、瞬态、非线性的工艺特点,焊接质量在线监测是智能焊接的重要组成部分之一[1],对焊接质量的控制具有重要的意义。激光与材料的相互作用过程传递出很多焊接状态信息,不同的焊接状态0302004-1呈现出不同的相关特征信息。实际生产中激光钎焊对焊接质量的要求很高

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