[发明专利]不锈钢焊接时长选择系统在审

专利信息
申请号: 202211112193.0 申请日: 2022-09-13
公开(公告)号: CN115178834A 公开(公告)日: 2022-10-14
发明(设计)人: 王培炯;华秧青;苏伟锋 申请(专利权)人: 江阴市华昌不锈钢管有限公司
主分类号: B23K9/095 分类号: B23K9/095;B23K9/32;B23K37/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 214400 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 不锈钢 焊接 选择 系统
【权利要求书】:

1.一种不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,包括:

电流检测机构,用于检测通过焊条的电流数值以作为实时焊接电流数值输出,所述焊条用于执行对待焊接的不锈钢器件的焊接操作;

数值判断机构,与所述电流检测机构连接,用于在接收到的实时焊接电流数值小于等于设定电流下限时,发出打火困难信号,所述数值判断机构还用于在接收到的实时焊接电流数值大于设定电流上限时,发出焊条粘结信号,所述设定电流上限的取值大于所述设定电流下限的取值且所述设定电流上限的取值是所述设定电流下限的取值的倍数;

面积辨识机构,采用可视化分析机制识别待焊接的不锈钢器件的待焊接面积以作为当前焊接面积输出;

碳含量检测仪,用于对待焊接的不锈钢器件执行碳含量测量以获得待焊接的不锈钢器件的碳含量百分比;

预测执行设备,分别与所述电流检测机构、所述面积辨识机构以及所述碳含量检测仪连接,用于从离散且间隔均匀的多个焊接时长中次序选择单个焊接时长作为选中焊接时长,将实时焊接电流数值、当前焊接面积、碳含量百分比以及选中焊接时长作为前馈神经网络的多项输入内容以运行所述前馈神经网络以获得所述前馈神经网络的多项输出内容,所述多项输出内容包括选中焊接时长下预测待焊接的不锈钢器件焊接后是否出现焊接裂缝的判断标识数值、焊接裂缝条数以及最长裂缝长度;

时长筛选设备,与所述预测执行设备连接,用于基于离散且间隔均匀的多个焊接时长中每一个焊接时长对应的多项输出内容筛选最优焊接时长作为推荐焊接时长输出;

其中,在所述时长筛选设备中,首选对应的判断标识数值标识焊接后未出现焊接裂缝的焊接时长,再选对应的判断标识数值标识焊接后出现焊接裂缝的焊接时长且最长裂缝长度最小的焊接时长。

2.如权利要求1所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,所述系统还包括:

参数显示设备,与所述时长筛选设备连接,用于接收并实时显示所述推荐焊接时长。

3.如权利要求1所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,所述系统还包括:

网络学习设备,与所述预测执行设备连接,用于在所述预测执行设备使用前馈神经网络之前,对前馈神经网络执行多次学习操作。

4.如权利要求3所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,

将实时焊接电流数值、当前焊接面积、碳含量百分比以及选中焊接时长作为前馈神经网络的多项输入内容以运行所述前馈神经网络以获得所述前馈神经网络的多项输出内容,所述多项输出内容包括选中焊接时长下预测待焊接的不锈钢器件焊接后是否出现焊接裂缝的判断标识数值、焊接裂缝条数以及最长裂缝长度包括:使用的前馈神经网络为经过多次学习后的前馈神经网络。

5.如权利要求4所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,

使用的前馈神经网络为经过多次学习后的前馈神经网络包括:学习的次数与待焊接的不锈钢器件的碳含量百分比单调正向关联。

6.如权利要求1-5任一所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,

将实时焊接电流数值、当前焊接面积、碳含量百分比以及选中焊接时长作为前馈神经网络的多项输入内容以运行所述前馈神经网络以获得所述前馈神经网络的多项输出内容,所述多项输出内容包括选中焊接时长下预测待焊接的不锈钢器件焊接后是否出现焊接裂缝的判断标识数值、焊接裂缝条数以及最长裂缝长度还包括:当是否出现焊接裂缝的判断标识数值为0B01时,标识出现焊接裂缝。

7.如权利要求6所述的不锈钢焊接时长选择系统,其特征在于,

将实时焊接电流数值、当前焊接面积、碳含量百分比以及选中焊接时长作为前馈神经网络的多项输入内容以运行所述前馈神经网络以获得所述前馈神经网络的多项输出内容,所述多项输出内容包括选中焊接时长下预测待焊接的不锈钢器件焊接后是否出现焊接裂缝的判断标识数值、焊接裂缝条数以及最长裂缝长度还包括:当是否出现焊接裂缝的判断标识数值为0B00时,标识未出现焊接裂缝,同时焊接裂缝条数以及最长裂缝长度都为固定长度的二进制的零的表示数值。

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