Диссертация (Разработка методики адаптации технологии автоматической сварки корневого слоя шва кольцевых соединений магистральных трубопроводов), страница 5

Поэтому, получитьчёткуюматематическуюзависимостьмеждувходнымиивыходнымипараметрами системы с помощью существующей теории сварочных процессовдостаточно проблематично. В связи с этим, наряду с аналитическими методами,распространение получили интеллектуальные методы, которые позволяютвыполнить поставленную задачу в условиях неполной и нечёткой информации,основываясь на ограниченных экспериментальных данных.28Таким образом, методы, применяющиеся для разработки алгоритмаадаптации сварочной технологии можно разделить на аналитические иинтеллектуальные.Аналитические подходы к синтезу законов управления формированиемсварного соединенияЕщё 20 лет назад в области сварочных технологий было возможно тольколишь решение уравнения теплопроводности и предсказание на основе этогорешения зоны проплавления.

В настоящий момент исследователи всего мираспособны более глубоко изучать процессы связанные со сваркой - физикадугового разряда, тепло- и массо- переносы в сварочной ванне, гидродинамикадуги и сварочной ванны, свободная поверхности расплава, процессыкаплепереноса.Современные модели сварочных процессов, и в частности моделиформирования сварного соединения позволяют численно воспроизводитьпроцесс сварки при любых заранее заданных условиях.В одной из первых работ, изучавших поведение сварочной ванны сосвободной поверхностью была работа [25], где с помощью метода конечныхразностей решались, так называемые уравнения сохранения: уравнениянеразрывности, сохранения момента и сохранения энергии.

Для решения этихуравнений были использованы граничные условия для свободных поверхностейванны (верхняя и нижняя поверхности), где были учтены следующие явления:приток и отток тепла, давление дуги, поверхностное натяжение, сила тяжести инатуральная конвекция. При моделировании переноса Марангони значениеградиента коэффициента поверхностного натяжения было постоянным.В ряде следующих работ [26,27], [28] модель решаемая методом конечныхразностей была развита путём добавления новых граничных условий:электромагнитнойсилывсварочнойванне,переменногоградиентаповерхностного натяжения и тянущее усилие плазмы дуги. Электромагнитнаясила (сила Лоренца) находилась на основе решения уравнений сохранения заряда29и уравнений Максвелла.

Переменный коэффициент поверхностного натяжениянаходился на основе зависимости от температуры и концентрации серы восновном металле, как поверхностного активного элемента[29].В последние 10 лет для моделирования свободной поверхности широкоераспространение получил метод объёма жидкости (англ. Volume of Fluid Method,VOF) являющейся более качественной альтернативной методу конечныхразностей.Метод объёма жидкости - численный метод для аппроксимации свободнойповерхности.ОнотноситсякклассуЭйлеровыхметодов,которыехарактеризуются сеткой, которая является стационарной или движется согласноизменяющейся форме поверхности по определённому заданному закону. Методпредставляет собой алгоритм, который позволяет программисту отслеживатьформу и положение поверхности в целом.Благодаря простоте использования и эффективности метод широкоиспользуется на практике в задачах моделирования течения жидкостей и газов иуже включён в ряд программных комплексов для решения соответствующихзадач, например, программные комплексы ANSYS, COMSOLE, FLOW 3D.С помощью этого метода в работе [30] смоделирован процессформирования сварного соединения в V-образную разделку в различныхпространственных положениях.Помимо более быстрого и точного решения метод VOF позволил такжесовмещать модели сварочной ванны и дуги [31–34].

Моделирование дуговогоразряда осуществлялось на основе уравнений Максвелла и условия сохранениязаряда. Для расчёта магнитного поля дуги было предложено два метода: методна основе закона Ампера и метод электрического потенциала. Впечатляющиерезультаты, достигнутые в данных работах позволили по иному взглянуть навопросы математического моделирования в области сварки (Рис. 1.12).30Рис.

1.12.Пример комбинации модели электрической дуги и сварочной ванныВ работах [25,35] были смоделированы процессы каплепереноса иформирования сварного соединения. Для решения уравнений сохраненияиспользовался метод конечных объёмов. В области ванны были использованытакие же граничные условия, как при сварке неплавящимся электродом. Моделькаплепереноса была построена на основе вычисленной по эмпирическимформулам начальной скорости капель, их температуры и частоты, которыеинициализировались в процессе решения.Развитие метода VOF позволило исследователям сделать качественныйпереход новому классу моделей процессов сварки с плавящимся электродом. Вряде последующих работ [36–42] сварка плавящимся электродом при различныхпространственныхположенияхирежимахсваркибылополностьювоспроизведена в 3D модели.

Целью данных исследований являлось изучениетепло-массо переноса при сварке плавящимся электродом и объясненийобразования чешуек и бугров валика шва. Необходимо отметить перспективныйспособзаданияграничныхусловийнакаплеперенос-предлагаетсяиспользования скоростной видеокамеры для измерения начальных скоростей,формы и положения капель металла с высокой точностью.31Перспективным также является использование этих подходов примоделировании гибридной лазерной сварки [43–45] и сварки под флюсом [46].Необходимо отметить, что метод VOF делает возможным не только слежение засвободной поверхностью ванны, но и также объединение с любыми известнымимоделямисварочныхпроцессов,какнапримервзадаченахожденияраспределения легирующих элементов в металле шва (Рис.

1.13) [47].Рис. 1.13.Исследование распределения легирующих элементов в задаче формированиясварного соединенияКак уже говорилось, развитие области моделирования сварочныхпроцессов в последние годы можно охарактеризовать тенденцией по разработкемоделей, включающих в себя ряд существенно сложных физических явлений.Если среди вышеперечисленных моделей таковыми являлись системы дугаванна, то в случае сварки плавящимся электродом, это дуга-капля-ванна. Модели[48–53] включают в себя все вышеперечисленные модели, при этом плавлениеплавящегося электрода, отрыв и перенос капли также моделируются в реальномвремениПерспективным методом моделирования процесса формирования являетсяметод объёма жидкости или VOF метод. Метод позволяет не только отслеживатьсвободную поверхность ванны, но и также решать ряд сложных и комплексныхзадач, как например моделирование химических реакций и дугового разряда.Приэтом,необходимоотметить,чтоперспективнымподходомк32моделированию процесса сварки является использование CAD/CAE систем, вкоторыхсовременнымиметодычисленногомоделированияявляютсявстроенной функцией.

В данном случае, задачей исследователя сварочныхпроцессов является изучение физики процесса и задание граничных условий.Тем не менее, существующие специализированные программные комплексы,направленные на решение сварочных задач также находят применение примоделировании сварочных процессов[54,55]. Теоретические основы данныхкомплексов изложены в работах [12,56]Тем не менее, комплексные математические модели сварочных процессовредко находят применение в практических задачах управления сварочнымоборудованием ввиду трудоёмких вычислений и необходимости учётазначительного количества возмущений реальных технологических процессов.В работе [57] выполнена реализация адаптивной системы управленияпроцессом сварки с использованием конечноэлементной модели распределениятепла в стыке с варьируемым зазором в качестве средства получения априорныхзнаний, которая, в контуре управления была дополнена результатами подборарежима сварки на реальных стыках.

Аппроксимация полученной базы знанийвыполнялась с помощью аппарата нечёткой логики [58].При этом, неучитывались вероятные изменения геометрии разделки в части перекоса кромоки притупления разделки.Схожим образом было реализовано адаптивное управление процессомсварки изделий из алюминиевых сплавов в работе [19]. На основе измерениягеометрииразделки(зазор,перекос,объём)спомощьюсенсоратриангуляционного типа выполнялась постройка параметров режима сварки(скорость подачи проволоки, сварочный ток).

В качестве базы знанийиспользовалась таблица сварочных параметров для значений объёма разделки сшагом 2 мм2 полученная экспериментально.Аналогичным образом выполнялась подстройка параметров сварки дляпроцесса сварки горкой (англ. switchback welding) [59–62]. При этом,33осуществлялась, как подстрока режимов сварки под изменение зазора наосновании заранее определённых закономерностей, так и непосредственнаягеометрическая адаптация движения инструмента по разделке кромок.В работе [63] была решена задача адаптивного управления заполнениемразделки кромок в процессе многодуговой сварки под флюсом.

Адаптивныеалгоритмоснованнапредположении,чтокоэффициентнаплавкипропорционален сварочному току, было получено аналитическое соотношениемежду объёмом заполняемой разделки, определявшейся с помощью оптическогосенсора триангуляционного типа, и энергетическими характеристикамисварочнойдуги.Приэтом,скоростьсваркинастраиваласьобратнопропорционально энергетическим характеристикам. Аналогичный подход креализации адаптивного заполнения разделки был реализован в работах [64,65].Отечественные разработчики адаптивного сварочного оборудования такжеприбегали к использованию аналитических зависимостей [20].

Исходя изпредположения о линейной зависимости технологических параметров процессаот геометрических параметров разделки реализуется алгоритм технологическойадаптации и вычисляется аддитивная поправка, которая корректирует режим,выбранный на основе технологических карт.

При этом, ключевым элементомсистемы является подстрока весовых коэффициентов по каждому параметру,устанавливаемых экспериментально. Выполняется корректировка режимасварки в зависимости от изменения углового положения головки на трубе,притупления, перекоса и зазора в разделке.Необходимо отметить, что в ряде случаев [18,66], необходимости в тонкойподстройкепараметроврежиманет,изадачаадаптациисварочногооборудования ограничивается решением проблемы наведения горелки на стык.Таким образом применение аналитических способов позволяет достигнутьфундаментального понимания процессов возникающих при формированиисварных соединений, что, однако, проблематично реализовать в прикладныхсистемахуправлениясварочнымоборудованием.Поэтому,многие34исследователи и разработчики выбирают путь значительных упрощенийаналитических моделей, вплоть до кратких эмпирических зависимостей,которые подходят для конкретного случая, но не пригодны в широкомприменении.Ввиду этого, многими исследователями [11,12] отмечаются перспективыиспользования моделей на основе экспертных систем с использованием методовна основе искусственного интеллекта, обзор которых представлен в следующемразделе.Интеллектуальные способы управления формированием сварногосоединения.Как уже было отмечено выше, процесс сварки подвержен влияниюбольшого числа факторов, что существенно ограничивает область применениясуществующих методов моделирования.