案例 | 基于JMP寻找激光焊接钢板的最佳工艺参数

钢带制造业通过持续不断地提出新的冶金概念从而革新变化，但这也对突破已有生产系统的技术限制提出了新的挑战。 

作为钢板加工机电一体化解决方案的供应商，法国Clecim SAS公司扩大了其激光焊机生产线，新一代激光焊机配备了能够使用12kW的激光源切割和焊接厚板，得益于其全新的智能系统，能够通过固态激光切割和焊接加工厚达9毫米的带材。

2019年，公司曾对激光切割工艺进行了广泛研究，并结合机器学习技术，实现了在厚度范围内提供稳健切割预设的模型。而本案例则关注的是激光焊接工艺和高质量数据的获取，这将为创建焊接模型提供数据保障，也是实现全自动化机器的最后一步。

而要获得高质量的焊缝品质，必须至少满足两个标准：良好的强度：焊缝应牢固、均匀，不得有虚焊、裂纹、未焊透、焊穿、豁口等缺陷，且应能实现规定的强度要求（通常使用Erichsen杯突试验进行评估）；焊缝无缺陷：焊接后的表面应无焊渣、飞溅物、气孔、焊瘤、凸起、凹陷、底部填充等缺陷；

上述的双重约束，使得寻找激光焊接钢板的最优参数变得十分困难，加之生产线的生产率要求及来料质量波动，让最优工艺参数的找寻成为了一项挑战性的工作。

若要在给定的材料上达成此结果，需要遵循如下几个步骤： 

• 确定焊接缺陷图和可焊性区域（即焊缝无缺陷区域）；

• 测定基材强度，以确保各片材料均匀同质；

• 针对先前识别得到的高度不规则可焊性区域上的焊缝强度进行DOE研究，并对实验结果进行分析和建模。

幸运的是，JMP提供了一系列完整的工具，多平台的结合为实现目标提供了一套严谨的方法。为达成目标，团队在激光焊接工艺参数找寻过程中的多个步骤中使用了JMP软件：

借助于图形生成器、定制地图（个性化定制各种地图形状），以及仪表板功能，团队能够直观地组织数据，包括焊接缺陷（焊接缺陷图，可焊性区域）和焊接强度（Erichsen杯突测试）。

一旦确定了可焊接区域（即焊接没有缺陷的区域），即可采用实验设计方法研究焊道的强度。在此案例中，团队仅考虑了2个参数（激光功率、焊接速度） 。

通过方差分析（ANOVA）和分布平台，就待处理的基材同质性及其材料强度水平做出统计分析结果，为实现基于数据的决策提供有力的依据。

JMP独有的定制实验设计平台灵活易用，允许针对遇到的约束进行高度定制，研究高度不规则形状，使团队有机会探索使用候选点的方法（协变量），以及裂区设计和不受控制的因素等，对非同质材料和定义的无缺陷参数区间中给定的候选参数条件进行焊接强度分析 。

通过拟合模型平台对焊缝强度进行建模，不仅可以了解所涉及的物理现象，还可以通过响应曲面刻画器进行多标准优化。

最后，团队对上述设置进行了验证试验，发现焊缝表面无缺陷，其整个宽度的强度与基材的强度相当。

↑上图展示了3次Erichsen杯突测试试验的结果。从视觉上可以看出，断裂的是材料本身而不是焊缝。此外，所有测试都显示出与基材相当的强度水平。

最终，团队选出的最优点既可以满足最高生产率，且具有良好的焊接强度，无缺陷又具备一定抗力，所有目标全部达成，实现了公司设备全自动化之前的最后一步。结合2019年公司借助机器学习技术实现了在厚度范围内的稳健切割模型，让智能制造真正在公司落地应用。

以上就是今天带来的探索最优工艺参数的经典案例。想要查看完整案例的朋友们，可扫描下方二维码访问：

原文直达：

https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2022/Finding-the-Optimal-Parameters-for-Laser-Welding-of-Steel-Plates/ta-p/446179?utm_campaign=ot&utm_source=wechat&utm_medium=social