基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
大连铁道学院
大连交通大学 兆文忠 ( 2005年9月 )
箱型结构焊接变形预测、控制及应用
基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
焊接顺序是影响焊接结构的温度场以及导致焊接变形的重要因 素，在其焊接工艺流程中需要精细安排焊接顺序
焊接顺序数目与焊缝数n的关系：(n-1)!*2(n-1)!
计算条件设定： 迭代计算误差为：温度误差6℃，采用绝对位移误差判断标准，误 差取为0.5mm；单元类型选用耦合薄壳单元；不考虑重力；选用稀 疏迭代求解器；大变形非线性热力全耦合分析。
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基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
遗传算法优化模型的确定
设计变量：8段焊缝
目标函数：
设箱型结构有限元模型中，第i种焊序下的最大焊接变形为ui，求最优焊接顺 序，使该箱型焊接结构中的最大焊接变形最小，其数学模型为：
100 200
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000
00
a)初始群体
9000
8000
8000 7000 6000 5000 4000 3000
7000 6000 5000 4000 3000
300 400 500 600 700 00 000
b)第5代群体
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而 形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
解决方案
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基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
箱型结构的确定
结构尺寸：长360mm，宽180mm，高240mm 板厚为6mm，焊角尺寸6mm
材 料：16MnDR钢板 焊接方法：采用Ar+CO2混合气体保护焊 焊接速度：6mm/s
产生新一代种群 个体种群变异 个体种群交叉 个体种群选择
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有限元计算模型的建立
单元数为：576，节点数为：612。
边界条件的确定： 力学边界：简支梁 热边界：分段热源，对流和辐射散热边界 是通过子程序实现 材料特性：考虑材料高温性能的非线性 初始温度及环境温度：20℃
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优化程序系统设计
种群产生 子程序
优化程序系统 MSC.Marc接口
子程序
输 入
调 用
输 出
数
执
数
据 文 件 接
行 有 限 元 分
据 文 件 接
口
析
口
程 序
程 序
程 序
遗传操作 子程序
选
交
变
择
叉
异
运
运
运
算
算
算
子
子
子
程
程
程
序
序
序
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基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
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基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
优化结果试验验证
不同焊接顺序的焊接变形测量值与计算值对比 顺序1 顺序2 顺序3 顺序4
焊接顺序 12345678 72318465 58143267 46735182 计算值(mm) 1.430 1.862 1.336 1.763 测量值(mm) 1.453 1.916 1.299 1.712 计算误差 1.6% 2.9 % 2.8% 2.9% 不同的焊接顺序，计算值与测量值基本变形规律一致，试验中的最优焊接顺序亦为 (58143267)，其焊接变形最大值为1.299，计算误差值2.8％，四组数据的平均计算误差 为2.55%，因此，将遗传算法与热－机耦合弹塑性非线性有限元模型有机结合，用来 确定箱型结构最优焊接顺序的方法，是一种既快捷又科学的方法。
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基于遗传算法的箱型结构焊接顺序优化
焊接顺序优化流程图
开始
有限元初始模型建立
Marc软件多作业选择 生成Marc输入文件 进行热机耦合有限元分析 提取位移最大值，生成数据文件
No
是否个体全部计算？
Yes 计算适应度
是否满足优化准则？
No
Yes 最佳焊接顺序
结束
遗传算法优化模型确定 产生初始种群
适应度
优化结果及分析 9000 8000
9000 8000
7000
7000
6000
6000
0.40 0.30 0.20 0.10 0.00
0
最大值 平均值 0.34
10 20 30 40 50 进化代数
优化过程及运行结果
5000
5000
4000
4000
3000
3000
2000
2000
1000
1000
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优化结果及分析
焊接顺序为72318465 最大焊接变形为1.862mm
最优焊接顺序为58143267， 最大焊接变形值为1.336mm
焊接变形降低28.2%
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优化结果试验验证
为了验证箱型梁焊接顺序优化计算结果的合理性和精确性，我们采用三坐标数控检测 仪对四组箱型梁进行焊接变形实际测量。 四组箱型梁的焊接顺序分别为(12345678)，(72318465)，(58143267)和(46735182)。焊接规 范参数如下：焊接电流204A，焊接电压25V，焊接速度6mm/s，焊接方法采用Ar+CO2 混合气体保护焊，焊丝牌号为ER50-6，焊丝直径为1.2mm。在箱体内部定位焊，均布5 点，每处定位焊的长度为8mm，焊接方向相同，焊角尺寸为6mm。
（n-1）！＝（8-1）！=5040
适应度值：f =2-umax其中：umax ＝|max（ui）|，（i=1, 2, 3,…, N ）
遗传算子： 选择运算使用比例选择算子；交叉运算使用多点交叉算子；变异运算使用基本位变异算子。
运行参数：群体大小:M =30, 终止代数:T =50, 交叉概率:Pc =0.85, 变异概率:pm =0.003。
min {max（ui）}
i=1, 2, 3,…, N
其中: N为节点总数，ui 为第i点位移总量：
1
ui
u
2 xi
u
2 yi
u
2 zi
2
编码方法：
每一种焊接顺序被定义为由8个数字组成的字符串 ，字符串中的八位数字如
（1，4，3，2，5，7，6，8）代表焊接顺序。每一个焊接顺序与一个字符串
一一对应。焊接顺序数目总数（不考虑焊接方向的影响）可以由下式计算：
800 900 00
20000
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000
c)第10代群体
d)第50代群体
焊接顺序优化搜索过程中个体分布
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●采用试验的方法得出最优的焊接顺序几乎是不可能的 ●最优焊接顺序又是焊接工艺设计所强烈追求的
问题的提出
基于上述热－机耦合非线性热弹塑性仿真模型的研究成 果，将热－机耦合非线性有限元模型嵌入到遗传算法中， 进行焊接全过程的焊接顺序优化数值仿真，确定最优焊接 顺序，以指导焊接工艺设计，为工程实际问题开辟一条新 的途径。