检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐昊[1] 刘锋 翟宝亮 高忠林[1] XU Hao;LIU Feng;ZHAI Baoliang
出 处:《焊接技术》2025年第3期106-111,共6页Welding Technology
摘 要:作为汽车制造过程中十分重要的一环,电阻点焊设备和工艺过程的好坏直接决定了车身强度和质量的优劣。研究发现,焊接质量的好坏与焊接过程中的动态电阻曲线的变化息息相关,借助数据挖掘和机器学习等手段对焊接过程进行分析,可以很好地实现对焊接过程的在线质量评估或是质量预测。对于自动化焊装生产线而言,如果能够将同一条生产线上的多台焊接设备的大量过程数据进行集中分析和比对,则对于实现焊接过程的稳定性分析、设备生命周期管理等功能具有重要意义。总之,如果能够将焊接过程中的所有物理变化量通过传感器等装置进行采集,并集中进行分析,就能大幅提升焊接制造工艺的智能化水平。
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