概述

焊接作为制造业中不可或缺的一项重要技术，为国内的工业发展做出了突出的贡献。近年来，焊接技术应用领域的不断扩大，其在航天航空、汽车制造、船舶制造、桥梁建造、机械零部件加工等领域都起着举足轻重的作用。随着全球制造业竞争趋势的加剧，人们对于焊接质量以及焊接效率的要求越来越高，因此提高焊接效率和焊接质量，同时降低生产成本成为了众多焊接工作者追求的目标。 焊接技术水平一直是一个国家机械制造和科学技术发展水平的重要标志之一，焊接技术的发展在于不断地提高产品的质量和性能。而在焊接生产中，如何提高生产效率、降低成本，也是焊接技术一直迫切追求解决的问题。为了进一步提高生产效率，焊接生产过程不断向自动化、智能化方向发展，包括不断提高焊前准备及焊后处理过程的机械化、自动化程度。同时，在原有焊接工艺基础上，开发出新的高效焊接工艺，从焊接方法本身提高焊接生产的效率。

需求详情

焊接作为制造业中不可或缺的一项重要技术，为国内的工业发展做出了突出的贡献。近年来，焊接技术应用领域的不断扩大，其在航天航空、汽车制造、船舶制造、桥梁建造、机械零部件加工等领域都起着举足轻重的作用。随着全球制造业竞争趋势的加剧，人们对于焊接质量以及焊接效率的要求越来越高，因此提高焊接效率和焊接质量，同时降低生产成本成为了众多焊接工作者追求的目标。焊接技术水平一直是一个国家机械制造和科学技术发展水平的重要标志之一，焊接技术的发展在于不断地提高产品的质量和性能。而在焊接生产中，如何提高生产效率、降低成本，也是焊接技术一直迫切追求解决的问题。为了进一步提高生产效率，焊接生产过程不断向自动化、智能化方向发展，包括不断提高焊前准备及焊后处理过程的机械化、自动化程度。同时，在原有焊接工艺基础上，开发出新的高效焊接工艺，从焊接方法本身提高焊接生产的效率。

技术参数

本项目拟针对矿车机械领域所面临的2-20mm厚的钢板焊接问题，选用Q235B钢材，基于人工神经网络技术，建立误差小、识别能力强的焊接成形与接头性能的预测模型和反向预测模型，并实现其在矿车机械领域的推广使用。拟解决的关键技术难题如下：（1）基于间接电弧焊的成形尺寸预测模型采用BP和RBF神经网络方法，建立以焊接工艺参数为输入，TIG-MIG和双丝间接电弧焊成形尺寸为输出的模型。针对不同板厚的工件，甄选成形良好、无明显焊接缺陷的焊接工艺参数，实现焊接工艺参数的初步优化。（2）基于间接电弧焊的焊接接头力学性能预测模型在经初步优化的焊接工艺参数范围内，采用BP和RBF神经网络方法，建立以焊接工艺参数为输入，焊接接头的强度、韧性、耐磨性等性能为输出的模型，实现不同板厚工件焊接接头力学性能的预测。（3）焊接接头成形尺寸/力学性能与焊接参数的反向预测模型采用BP和RBF神经网络方法，建立以焊接接头的成形尺寸或强度、韧性、耐磨性等性能为输入，焊接工艺参数为输出的反向预测模型。实现根据工程实际中对焊接接头力学性能的要求，可直接调取合适的焊接工艺参数的目的。（4）基于卷积神经网络技术的模型识别能力提升

项目预期

预期经济效益（年度实现销售收入和利税），社会效益（增加就业人数，带动当地产业发展），生态效益（节能、减排、降耗）等。（1）预经济效益：本项目计划投资200万元，设计年产10000套矿车车厢的生产线，项目达产后，可实现销售收入1000万元，利税80万元。（2）社会效益：本项目能够提高行业的整体技术水平，促进行业的转型升级:通过项目研究，可大大提高焊接效率和质量，将增加25个就业岗位，还有助于培养一批具有先进焊接技术能力的专业技术人才，将成为推动焊接技术更新换代的重要力量。从而助力我省的新旧动能转换，推动企业转型升级，可有力地带动当地机械加工及制造产业的加速发展。此外，随着核心企业技术水平的提升，将推动上下游供应链企业的技术进步和业务拓展，形成良性的产业生态圈，对实现“中国制造”2025具有重要战略意义。（3）生态效益：在同等条件下，焊接过程中节能30%，所产生的的焊接烟尘量可降低20%以上，节省焊接成本20-30%。