Детальная информация
| Название | Применение искусственного интеллекта для контроля качества контактной точечной сварки // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Авторы | Болотов Сергей Владимирович ; Крутолевич Сергей Константинович |
| Организация | Белорусско-Российский университет |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-537 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77869 |
| Дата создания записи | 23.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Проведен анализ интеллектуальных систем контроля качества контактной точечной сварки. Предложено использовать рекуррентную нейронную сеть со слоем скрытых нейронов для создания математической модели зависимости критериев качества контактной сварки (диаметра литого ядра и усилия на разрыв сварной точки) от параметров её режима (усилия сжатия электродов и энергии, выделяемой в межэлектродной зоне, которая рассчитывается на основе сварочного тока и напряжения между электродами в каждый полупериод сетевого напряжения) и геометрических размеров и материалов свариваемых деталей и электродов. Для обучения фреймворка Keras использовались Numpy-массивы, содержащие набор исходных данных для образцов из низкоуглеродистой стали 08кп, среднеуглеродистой стали 40Х и коррозионно-стойкой стали 12Х18Н10Т для толщин от 0,5 до 3 мм. Точность предсказаний модели по диаметру литого ядра составила 89%, а по разрушающему усилию 84%.
The analysis of intelligent quality control systems for contact spot welding is carried out. It is proposed to use a recurrent neural network with a layer of hidden neurons to create a mathematical model of the dependence of the quality criteria of contact welding (the diameter of the cast core and the breaking force of the weld point) on the parameters of its mode (the compression force of the electrodes and the energy released in the interelectrode zone, which is calculated based on the welding current and voltage between the electrodes in each half-cycle of the mains voltage) and the geometric dimensions and materials of the parts and electrodes to be welded. To train the Keras framework, Numpy arrays were used containing a set of source data for samples made of low-carbon steel 08kp, medium-carbon steel 40X and corrosion-resistant steel 12X18H10T for thicknesses from 0,5 to 3 mm. The accuracy of the model’s predictions for the diameter of the cast core was 89 %, and for the destructive force 84 %.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0