海洋工程和船舶焊接變形預測方法研究

焊接變形主要分為橫縱向收縮、彎曲、角變形等多種類型，是焊接結構制造時最常見、最多的質量問題。一般情況下，焊接變形主要受設計相關量和制造相關量兩個因素影響。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。雖然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。

1 焊接變形預測理論發展概述

海洋工程和船舶焊接變形的研究始于上個世紀末期，尤其是近年來對機理的研究以及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。目前，對于大型結構焊接變形預測理論發展過程主要分為以下幾個階段。

1.1 基于理論與實踐經驗的計算初始階段

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[1]。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，例如日本學者Ueda等提出的固有應變的理念概述，對焊接變形預測以彈塑性解析法為基礎，并加以實驗驗證，是這個階段最為杰出成果。

國內對于此方面的研究始于80年代初，田錫唐等人對焊接變形以及控制，并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。

1.2 基于計算機數值模擬的模型分析階段

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[2]。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。

我國鹿按理等人對移動熱源模型在海洋工程等大型焊接結構的應用進行過詳細研究。目前，計算機數值模擬已成為定量研究重要手段，作為預測技術、焊接變形控制、減小殘余應力的工具，其在海洋工程等大型建造中應用還存在一定的差距。

1.3 基于新型數據結構的研究應用階段

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、大數據處理等領域取得良好的成果。

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。劉玉君等人已通過對BP神經網絡提高海洋工程和船舶建造是焊接變形預測的精度，并對其改進做了詳細探討。對于人工神經網絡作為預測工具的效果已在業界達成一致認可，尤其是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。

2 焊接變形預測理論概述

2.1 熱彈塑性有限單元法

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[3]。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。其中幾何方面要對非線性、建模類型、單元閉鎖現象、建筑加密網格等方面研究；對于材料不僅考慮其溫度相關性，也要考慮焊接變形熱彈塑性有限元模擬時的率無關性塑性和溫度與本構的影響關系；狀態即單元活動的“生”與“死”狀態。

2.2 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。一般情況下，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[4]。

2.3 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。

3 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[5]。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，例如網絡的適應性和泛化性并不能達到理想的效果，尤在BP網絡模型實擬預測時對應調節多少節點數無法掌握，這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。

4 結 語

綜上所述，焊接變形預測技術對海洋工程和船舶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。

[1]張萌,朱忠尹.基于固有應變法反應堆壓力容器支座焊接變形預測[J].機械,2017,44(08):34-38.

[2]王建興.大型船舶結構焊接變形固有應變法預測研究[J].工業設計,2017,(08):154-155.

[3]梁偉,夏洋,馮偉,村川英一.焊接變形的高精度測量方法及預測方法研究[J].機械工程學報,2016,52(16):65-70.

[4]顧穎,李亞東,強斌,楊元錄.焊接變形預測中固有應變施加的簡易方法[J].熱加工工藝,2016,45(05):174-177.

[5]任帥,李純金,李磊,戴凱云,裴大茗,汪皓.基于固有應變理論的船體焊接變形仿真研究[J].船舶工程,2015,37(10):84-88.