CC BY
8
УДК 621.791.14
Оптимизация параметров точечной сварки трением с перемешиванием для сварных соединений алюминия и меди на основе комбинации метода Тагути, метода обратного распространения ошибки и генетического алгоритма обучения нейронной сети
S. Ahmadpour Kasgari1, M.R.M. Aliha1, F. Berto2
1 Научно-технологический университет Ирана, Тегеран, 16846-13114, Иран 2 Римский университет Ла Сапиенца, Рим, 00184, Италия
В современной технике существует большая потребность в соединениях из разнородных металлов, в частности из легкого и высокопрочного алюминия и высокопроводящей меди. Ввиду отсутствия «общей формулы» подбор технологических параметров сварки осуществляется на основе априорных данных. Но в случае выхода за рамки имеющегося опыта оптимизация параметров сварки вызывает затруднения и может приводить к ухудшению качества сварных соединений. Целью данной работы является разработка эффективного метода планирования эксперимента Тагути, обеспечивающего достижение максимальной сдвиговой прочности сварных соединений алюминия и меди при точечной сварке трением с перемешиванием. Учитывались три независимые переменные: скорость вращения наконечника инструмента, время выдержки (перемешивания) и усилие прижима. Оптимизацию параметров сварки осуществляли с использованием комбинации метода Тагути, метода TOPSIS, искусственной нейронной сети и генетического алгоритма. Установлено, что максимальная сдвиговая прочность сварного соединения достигается при скорости вращения 1800 об/мин, времени выдержки 15 с и усилии прижима, обеспечивающем глубину внедрения инструмента 0.2 мм. Результаты показали, что комбинация метода TOPSIS, нейронной сети и генетического алгоритма позволяет находить оптимальные значения параметров сварки, верифицируемые при испытаниях на сдвиговую прочность. Показано, что по степени влияния на сдвиговую прочность соединений разнородных материалов параметры сварки можно ранжировать в следующем порядке: время выдержки, скорость вращения инструмента и усилие прижима.
Ключевые слова: биметаллическое соединение алюминий-медь, точечная сварка трением с перемешиванием, независимые переменные, метод Тагути, метод TOPSIS, искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм
DOI 10.55652/1683-805X_2024_27_2_5-15
Optimization of the welding parameters of high-quality aluminum/copper FSSW joints using Taguchi method combined with back propagation neural network and genetic algorithm
S. Ahmadpour Kasgari1, M.R.M. Aliha1, and F. Berto2
1 Welding and Joining Research Center, School of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, 16846-13114, Iran
2 Department of Chemical Engineering Materials Environment, Sapienza University of Rome, Rome, 00184, Italy
Due to the different superior properties of lightweight and high-strength aluminum and high-conductivity copper metals, the joining of the two is very common and important in today's industrial applications. Generally, there is no formula to follow for the setting of welding parameters, and the setting is completely based on the past knowledge and experience of experts. Once the range of expert experience is exceeded, the optimal parameters cannot be effectively set, which may easily lead to poor welding quality. This research aims to develop an economical and effective Taguchi experimental design method for achieving the highest shear strength value for aluminum/copper friction stir spot welded joints. Three independent welding process variables were considered including the pin rotation speed, dwell time, and downward pressure. Different optimization techniques such as Taguchi, TOPSIS, artificial neural network, genetic algorithm, and their combinations were utilized for obtaining the best ranges of input welding parameters to achieve the maximum shear strength values. The optimal combination of process parameters was found at the rotation speed of 1800 r/min, the dwell time of 15 s, and the downward pressure of 0.2 mm. The results showed that the integration of the TOPSIS method, neural network, and genetic algorithm provides the best combination of parameter values for the verification of shear strength experiments. According to the performed analyses, the degree of influence of the independent variables on the shear strength of bi-material joints can be ranked as: dwell time > pin rotation speed > downward pressure.
Keywords: bi-material aluminum/copper joint, friction stir spot welding, independent variables, Taguchi method, TOPSIS method, artificial neural network, genetic algorithm
© Ahmadpour Kasgari S., Aliha M.R.M., Berto F., 2024
1. Введение
Развитие производственных технологий также обуславливает рост потребности в соединениях разнородных металлов. Благодаря высокой электро- и теплопроводности медь широко применяется в электротехнике, машиностроении и других отраслях. Однако ввиду ее высокой стоимости эффективным способом снижения производственных затрат могут быть конструкции из меди и алюминия [1]. Получение качественных сварных соединений алюминия и меди вызывает сложности из-за большой разницы физико-химических характеристик металлов. В настоящее время для получения соединений разнородных металлов, таких как Al/Cu, в промышленном производстве обычно используют сварку плавлением, при которой в сварном шве часто образуются трещины [2]. В ряде работ [3-8] показано, что высококачественные сварные соединения разнородных металлов, в том числе Al и Cu, могут быть получены с помощью сварки трением с перемешиванием (СТП). В последние годы выполнен ряд исследований по оценке влияния исходных параметров сварки на качество и прочностные свойства соединений и по подбору оптимальных параметров сварки. При исследовании СТП-соединений наиболее часто рассматриваются общие механические свойства, микроструктура, распределение температуры, остаточные напряжения и деформации. В работе [9] изучено распределение температуры в сварочном инструменте во время процесса СТП. В [10] рассмотрен процесс производства латунной проволоки методом обратной экструзии при трении с перемешиванием. В [11] исследовано влияние микрочастиц нержавеющей стали на характеристики СТП-соединения матричного композита на основе алюминия. В работах [12, 13] выполнен анализ СТП-соединений сплавов АА7075 и АА5083, а также алюминиевого сплава АА5083-О. В [14] проведено экспери-
ментальное исследование вязкости разрушения сварных соединений алюминиевых труб при орбитальной сварке трением с перемешиванием. В [15] изучено влияние параметров сварки на микроструктуру, сопротивление усталости и распределение остаточных напряжений в СТП-соедине-нии из алюминиевого сплава 6061. Также было изучено влияние тепловложения и параметров процесса на качество, микроструктуру и прочностные свойства изделий, изготовленных с использованием сварки трением с перемешиванием или фрикционной перемешивающей обработки. Оптимальные режимы СТП и фрикционной перемешивающей обработки получены для сплавов серии 5ХХХ (например сплав 5083) [16] и серии 6ХХХ [17-20]. Точечная сварка трением с перемешиванием (ТСТП) — это достаточно новая технология твердофазной сварки на основе СТП. Процесс ТСТП условно можно разделить на три этапа: внедрение сварочного инструмента в материал, перемешивание материала, вывод инструмента [21] (рис. 1).
Геометрия и форма инструмента в технологии ТСТП напрямую влияют на качество сварного соединения. Выделение тепла и течение материала при трении и перемешивании происходят по-разному при использовании сварочных инструментов различной формы, что влияет на механические свойства соединения. В настоящей работе при подборе параметров сварки использованы сварочные инструменты с тремя типами наконечника: цилиндрический гладкий, цилиндрический с резьбой и цилиндрический с резьбой с тремя плоскими гранями (рис. 2).
Получение качественных ТСТП-соединений Al/Cu требует оптимизации параметров сварки и многокритериальной оценки характеристик сварных соединений. При этом большинство задач оптимизации не может быть решено аналитическими методами и требует использования различ-
Внедрение инструмента Перемешивание металла Отвод инструмента
Рис. 1. Схема точечной сварки трением с перемешиванием [21] (цветной в онлайн-версии)
Рис. 2. Типы наконечников, используемые для точечной сварки трением с перемешиванием: цилиндрический гладкий (а), цилиндрический с резьбой (б), цилиндрический с резьбой с тремя плоскими гранями (в) [22]. £рт (а) = Дрт (б) = Дрт (в), Ьрп (а) = Ьрт (б) = Ьрт (в),
АиоиЫег (а) = АиоиЫег (б) = АиоиЫег (в) (цветной в онлайн-
версии)
решении, что препятствует нахождению оптимального решения при использовании того или иного алгоритма.
В ряде работ для решения вышеупомянутых задач предложено использовать метод робастного проектирования Тагути. Данный метод позволяет проектировать изделия с минимальным количеством экспериментов и достигать оптимального качества продукции в кратчайшие сроки и с наименьшими затратами. Метод Тагути часто используется для оптимизации прочностных и механических характеристик деталей конструкций и машин [23, 24]. Кроме того, при планировании эксперимента с несколькими качественными характеристиками используется поиск идеального решения с помощью метода определения порядка предпочтения по сходству с идеальным решением (ТОР818) и искусственной нейронной сети с генетическим алгоритмом для нахождения множества точек в пространстве поиска.
Перечисленные методы могут также применяться для расчета неопределенности, что позволяет выходить за рамки локального оптимального решения. Данные алгоритмы позволяют находить значение, близкое к оптимальному решению во всей области, путем эффективного и простого поиска. В работе показана эффективность совместного применения указанных алгоритмов оптимизации параметров ТСТП, подтвержденная при экспериментальной верификации параметров сварки, обеспечивающих получение качественных соединений разнородных металлов алюминия и меди.
ных численных алгоритмов. Способ создания эффективного алгоритма для корректного решения задач и нахождения наилучшего решения является важным аспектом проектирования и эксплуатации конструкций. Кроме того, серьезные трудности возникают при решении задач параметрической оптимизации в случае высокой размерности задачи или существования множества локальных
2. Материалы и методы исследований
В качестве материалов исследования использовали алюминиевый сплав 1060 АА и медь Т2. Термическую обработку проводили при температуре 900-1050 °С. Температура отжига варьировалась в пределах 500-700°С. Начало рекристаллизации происходило при температуре 200300 °С [25]. Химический состав исследуемых ме-
Таблица 1. Химический состав исследуемых металлов (вес. %)
Алюминий 1060
V Ti Zn Mg Mn Cu Fe Si А1
0.05 0.03 0.05 0.03 0.03 0.05 0.35 0.25 Бал.
Медь Т2
Be S Zn As Pb Bi Fe Ni Си
0.002 0.005 0.005 0.002 0.005 0.001 0.005 0.005 Бал.
Таблица 2. Контролируемые параметры и уровни значений параметров для ТСТП-соединений алюминия и меди
Параметр Скорость вращения, об/мин Время перемешивания, с Глубина внедрения инструмента, мм
Уровень 1 1600 5 0.10
Уровень 2 1800 10 0.15
Уровень 3 2000 15 0.20
таллов представлен в табл. 1. Сварное соединение внахлест выполняли из двух пластин размером 100 х 30 х 2 мм3, область нахлеста 30 х 30 мм2. Перед фиксацией в сварочном зажиме контактные поверхности пластин полировали наждачной бумагой и затем удаляли оксидную пленку. В ТСТП-соединении медная пластина располагалась сверху, алюминиевая — снизу. Сварку производили с помощью инструмента с тремя типами наконечника (цилиндрический гладкий, цилиндрический с резьбой и цилиндрический с резьбой с тремя плоскими гранями) из термообра-ботанной стали Н13. Инструменты имели одинаковые размеры наконечника и заплечика, но различались профилем наконечника (рис. 2). Диаметр заплечика составлял 15 мм, диаметр цилиндрического наконечника — 5 мм, длина наконечника — 2.5 мм. Геометрические параметры наконечников инструмента с резьбой соответствовали цилиндрическому инструменту, резьба М5, угол вогнутости заплечика 3°.
В качестве контролируемых входных параметров (независимых переменных) выбраны: 1) скорость вращения инструмента, 2) время выдержки (перемешивания) и 3) усилие прижима. Для каждого параметра заданы три уровня значений (табл. 2). Тестовые образцы изготавливали на ус-
тановке точечной сварки трением с перемешиванием с системой перемещения с шарико-винто-вой передачей и серводвигателем, которая позволяет контролировать глубину внедрения наконечника в пластину и регулировать усилие прижима при ТСТП. Три разных значения усилия прижима обеспечивали три разных значения глубины внедрения инструмента в пластину. При использовании данного метода не требуется дополнительных устройств для измерения приложенной нагрузки в Па. Усилие прижима оценивали в программе БоБ с помощью коэффициента, измеряемого глубиной внедрения инструмента в миллиметрах. Выбранные параметры могут существенно влиять на качество получаемого ТСТП-соеди-нения, например на прочность сварного соединения, которая связана с образованием интерметал-лидных связей и композитных микро- или макрослоев вокруг зоны перемешивания. Сварку выполняли в соответствии с матрицей ортогонального планирования эксперимента £9(34) (табл. 3). Испытания полученных образцов на сдвиговую прочность проводили на универсальной испытательной машине 1п81хоп 5569. Чтобы образец оставался в одной плоскости в ходе растяжения, в зажим испытательной машины вместе с образцом дополнительно вставляли алюминиевую или мед-
Таблица 3. Матрица ортогонального планирования L9(34) и результаты испытаний
Номер испытания Скорость вращения, об/мин Время перемешивания, с Глубина внедрения инструмента, мм Максимальное сдвиговое усилие, кН Отношение сигнал/шум (S/N), дБ
1 1600 5 0.10 2.537 8.02204
2 1600 10 0.15 2.850 9.02845
3 1600 15 0.20 3.033 9.25118
4 1800 5 0.10 2.817 8.92149
5 1800 10 0.20 3.080 9.81641
6 1800 15 0.10 3.127 9.88147
7 2000 5 0.20 2.743 8.75197
8 2000 10 0.10 2.670 8.50806
9 2000 15 0.15 2.993 9.51134
= -ioig Ii/ n ¿ (1/ Y2)
i=l
(i)
Рис. 3. Типичный образец нахлесточного ТСТП-со-единения разнородных материалов для определения сдвигового усилия при растяжении (цветной в он-лайн-версии)
ную пластину той же толщины [26]. На рис. 3 представлен типичный ТСТП-образец Al/Cu для испытаний на сдвиговую прочность.
3. Результаты испытаний и анализ полученных данных
3.1. Анализ на основе метода Тагути и оптимизация параметров процесса
Метод Тагути отражает изменение показателя отклика, определяемого отношением сигнал/шум (S/N), и преобразует качественные характеристики в отношение сигнал/шум: чем больше отношение S/N, тем выше качество [27]. Качественные характеристики показателей отклика исследуемых образцов можно разделить на три типа в соответствии с тем, какое заданное значение отклика является наилучшим: как можно меньшее, как можно большее или некоторое визуально наблюдаемое [28]. При нагружении сдвигом ТСТП-со-единений справедлива зависимость: чем больше значение S/N, тем выше качество соединения. Поэтому ожидается, что в этом испытании качественные характеристики должны быть высокими. Отношение сигнал/шум определяется следующим уравнением [29, 30]:
где п — значение отношения сигнал/шум; n — количество испытаний в каждой группе; Y — значение показателя отклика для i-го испытания, которое учитывает значение растягивающей и сдвиговой нагрузки на сварной шов в данном испытании. Если n имеет отрицательное значение, для сравнения во время расчета используется абсолютное значение.
Испытания проводили с использованием ортогональной матрицы L9(34). Средние значения сдвигового усилия в каждой группе испытаний на растяжение сварных соединений внахлест и соответствующие значения отношения сигнал/шум приведены в табл. 3. Для сравнения влияния уровней контролируемых параметров на величину сдвигового усилия в ТСТП-соединениях с использованием программы Minitab выполнен расчет сдвигового усилия и отношения сигнал/шум для каждого уровня каждого параметра. В табл. 4 приведены средние значения сдвигового усилия и отношения сигнал/шум для каждого уровня параметра. Таблица 4 отражает график основных эффектов отношения S/N для сдвигового усилия при испытаниях на растяжение сварных соединений внахлест. Видно, что наибольшее влияние на величину сдвигового усилия при растяжении ТСТП-соединений внахлест оказывает время выдержки, меньшее влияние оказывают скорость вращения инструмента и усилие прижима.
Из полученных данных следует, что при увеличении скорости вращения соотношение сигнал/ шум для сдвигового усилия сначала возрастает, затем уменьшается. Максимальное значение достигается при скорости вращения 1800 об/мин. При увеличении времени перемешивания и усилия прижима соотношение сигнал/шум сдвигового усилия постепенно увеличивается, достигая максимума при времени перемешивания 15 с и усилии прижима, обеспечивающем глубину внед-
Таблица 4. Среднее значение сдвигового усилия при растяжении и отношение сигнал/шум
Среднее значение усилия, кН Отношение сигнал/шум, дБ
Параметр A Параметр B Параметр C Параметр A Параметр B Параметр C
Уровень 1 2.807 2.699 2.778 8.889 8.565 8.804
Уровень 2 3.008 2.867 2.887 9.506 9.084 9.154
Уровень 3 3.802 3.051 2.952 8.924 9.670 9.361
Наихудший 0.206 0.352 0.174 0.617 1.104 0.557
Ранг 2 1 3 2 1 3
Таблица 5. Таблица дисперсионного анализа отношения сигнал/шум сдвигового усилия
Источник Степень свободы Сумма квадратов Квадрат среднего Значение F Доля вклада, %
Скорость вращения (А) 2 0.72082 0.36041 10.95 23.3
Время перемешивания (В) 2 1.83175 0.91587 27.83 59.2
Прижимное усилие (С) 2 0.47549 0.23774 7.22 15.37
Погрешность 2 0.06583 0.03291 2.13
Итого 8 3.09389 100
рения инструмента 0.2 мм. Анализ результатов показывает, что оптимальными параметрами процесса, обеспечивающими максимальное сдвиговое усилие при растяжении нахлесточного ТСТП-соединения, являются скорость вращения 1800 об/мин, время перемешивания 15 с и глубина внедрения инструмента 0.2 мм.
3.2. Дисперсионный анализ
Для оценки вклада контролируемых параметров процесса ТСТП на сдвиговое усилие при растяжении нахлесточного сварного соединения проведен дисперсионный анализ каждого параметра с помощью программы Minitab. Согласно табл. 5 степень влияния параметров сварки на сдвиговое усилие при растяжении нахлесточных сварных соединений уменьшается в следующем порядке: время выдержки (перемешивания), скорость вращения инструмента, усилие прижима. Полученные данные согласуются с результатами анализа методом Тагути и рассчитанным значением отношения сигнал/шум, при котором доля вклада времени перемешивания составляет 59.2 % и превышает сумму вкладов скорости вращения инструмента и усилия прижима. Этот результат показывает, что в процессе ТСТП для получения качественных сварных соединений наиболее значимым является контроль времени выдержки (перемешивания).
3.3. Верификация результатов испытаний
Для получения качественных ТСТП-соедине-ний алюминия и меди с помощью метода Тагути проводили оптимизацию трех ключевых параметров сварки: скорость вращения, время перемешивания, усилие прижима. Время перемешивания составило 15 с, глубина внедрения инструмента — 0.2 мм. Оптимальное значение сдвигового усилия можно рассчитать на основе значения отклика оптимального уровня каждого параметра по формуле [31]
T = a2 + B3
C3 - 2T,
(2)
где — прогнозируемое значение сдвигового усилия при оптимальных параметрах процесса; А2 — среднее значение сдвигового усилия в сварном соединении, соответствующее второму уровню значений скорости вращения инструмента; В3 — среднее значение сдвигового усилия в сварном соединении, соответствующее третьему уровню значений времени перемешивания; С3 — среднее значение сдвигового усилия в сварном соединении, соответствующее третьему уровню значений усилия прижима; Т — среднее значение сдвигового усилия для всех комбинаций контролируемых параметров сварки.
Согласно приведенной формуле и результатам испытаний прогнозируемое значение сдвигового усилия при оптимальных параметрах сварки составляет 3.22 кН. В трех повторных испытаниях с оптимальными параметрами значения сдвиговой прочности составили 3.25, 3.28 и 3.53 кН (среднее значение 3.35 кН). Погрешность между предсказанным и экспериментальным значением составила 3.9 %, что находится в пределах допустимого диапазона и указывает на достоверность проведенного оптимизационного анализа.
4. Интеграция метода обратного распространения ошибки и генетического алгоритма обучения нейронной сети
Метод многокритериальной оценки ТОР818 [32] позволяет одновременно учитывать отклонение каждой схемы от идеального и отрицательного идеального решения, так чтобы выбранная схема была наиболее близкой к идеальному решению и наиболее удаленной от отрицательного идеального решения. Анализ включал следующие этапы, описанные в работе [33], с некоторыми изменениями.
Шаг 1: Разработка матрицы эффективности между показателями качества для каждой экспериментальной комбинации.
Шаг 2: Нормирование значений эффективности для каждой экспериментальной комбинации для каждой качественной характеристики. При этом использовалась следующая формула преобразования данных:
г =■
ч
5х2
(3)
где Гц — нормированное значение эффективности ,-й комбинации параметров по ц-й качественной характеристике; Хц — значение эффективности ,-й комбинации параметров по Ц-й качественной характеристике.
Шаг 3: Умножение матрицы эффективности на вес, установленный для каждой качественной характеристики.
Шаг 4: Расчет отклонения (8,+) от идеального решения и отклонения (£,-") от отрицательного идеального решения для каждой экспериментальной комбинации с помощью уравнений
ч=1
5 У - V; )2
(4)
='(уц - уЦ )2, (5)
где Уц — нормированное значение эффективности ,-й экспериментальной комбинации, взвешенное по Ц-й качественной характеристике.
Шаг 5: Определение приоритета относительной близости (ЯС) для каждой экспериментальной комбинации:
ЯС,. =
8-
(6)
X +
где ЯС, — число от 0 до 1; приоритет ,-й экспериментальной комбинации увеличивается при приближении к 1 и уменьшается при приближении к 0.
Эволюционная функция отбора, скрещивания и мутации на основе генетического алгоритма, а также модель, созданная на основе обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки посредством сбора данных, позволяют более эффективно оптимизировать процесс. В настоящей работе для поиска оптимизации процесса предложен алгоритм, в котором применяется метод Тагути, метод ТОР8К и комбинации метода обратного распространения ошибки и генетического алгоритма обучения нейронной сети [34]. Блок-схема алгоритма представлена на рис. 4. Критерии оценки сходимости при обучении ней-
ронной сети методом обратного распространения ошибки определяются среднеквадратической ошибкой (М8Б-ошибкой) и погрешностью экспериментальных данных. Метод ТОР8К используется для преобразования групповых показателей качества в единичные показатели. Эволюционными параметрами генетического алгоритма являются родительский размер (30-200), частота скрещивания (0.5-1.0), скорость мутаций и число поколений (100-1000). Параметр мутации определяется умножением числа хромосом на численность популяции и скорость мутации.
4.1. Построение и обучение нейронной сети
В этой статье для построения и обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки использовалась программа МЛТЬЛБ. Параметры процесса сварки из первых шести испытаний в ортогональной матрице Тагути использовались в качестве входных значений для обучения нейронной сети. Параметры последних трех испытаний использовались в качестве входных значений тестирования сети. Для трех уровней значений каждого параметра получены девять наборов данных. При рассмотрении двух параметров (время выдержки (перемешивания) и скорость вращения) количество нейронов во входном слое задавали равным 2. Количество скрытых слоев равно 1 в соответствии с результатами работы [35], и, следовательно, диапазон обучения для количества скрытых нейронов варьировался от 1 до 9. Для выходного слоя в качестве целевых значений обучения и тестирования задавали значения относительной близости ЯС, первых шести и последних трех испытаний соответственно, полученные в ходе анализа методом ТОР8К. Поскольку после преобразования ТОР8К целевым значением является только единичная качественная характеристика, количество нейронов равно 1. Значения нижнего и верхнего пределов для скорости обучения принимались равными 0.05 и 0.5, для импульса — 0.7 и 0.95 соответственно. В качестве функции передачи от входного слоя к скрытому слою и от скрытого слоя к выходному слою задавали функцию logsig на входе, а в качестве функции активации на выходе — сигмовидную передаточную функцию. Условие завершения обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки содержит два критерия: обучение прекращается при достижении 10 000 циклов обучения или целевого значения
Х
Рис. 4. Блок-схема алгоритма обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки в комбинации с генетическим алгоритмом
обучения 0.00001. После процедуры задания параметров выполняются обучение и тестирование, а также оценка качества модели в соответствии с величиной градиента обучаемого параметра и тестовой М8Б-ошибки. Полученный набор данных для обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки представлен в табл. 6. При обучении нейронной сети меньшие значения градиента обучаемого параметра и тестовой М8Б-ошибки считаются наиболее оптимальными. Согласно табл. 6 минимальные значения данных величин достигаются при величине градиента 0.000011 и значении среднеквадратичной ошибки 0.02, что указывает на оптимальный
выбор модели сети. При этом количество нейронов во входном, скрытом и выходном слоях считалось равным 1, а скорость обучения и начальное значение импульса — 0.25 и 0.95 соответственно.
4.2. Анализ параметров оптимизации генетического алгоритма
Согласно полученной модели нейронной сети количество нейронов равно 5 во входном слое, 3 — в скрытом слое и 1 — в выходном слое. Данная сетевая архитектура является функцией адаптации генетического алгоритма. Настройку генетического алгоритма в настоящем исследовании
Таблица 6. Результаты обучения нейронной сети методом обратного распространения ошибки
Число входных нейронов Число скрытых нейронов Число выходных нейронов Шаг обучения Импульс Градиент обучения Тестовая среднеквадратичная ошибка
2 1 1 0.25 0.95 0.000011 0.02
Таблица 7. Наилучшие комбинации параметр/уровень нейронной сети и генетического алгоритма
Время перемешивания, с Скорость вращения, об/мин Валидированное экспериментальное значение
Метод ТОРБК 14 1800 0.32
Комбинация метода обратного распространения ошибки и генетического алгоритма обучения нейронной сети 15 1800 0.38
проводили с использованием метода рулетки и следующих параметров: начальный размер популяции 50, частота скрещивания 0.5, скорость мутаций 1.0, число поколений 1000. Принимая значение ЯСг- в качестве целевого и входной слой в качестве значения входного параметра, выполняется скрининг генов. При выполнении условия завершения генетического алгоритма (т.е. когда максимальное значение функции приспособленности перестает расти или алгебраическое описание алгоритма завершено), алгоритм останавливается. В табл. 7 показано оптимальное сочетание значений параметров генетического алгоритма, полученное в результате проведенного анализа.
Следует отметить, что другие виды неразру-шающего контроля, например тепловой или микроструктурный, также могут рассматриваться в качестве выходных параметров для оценки качества сварных соединений. Для преобразования групповых показателей качества в единичные вместо метода ТОР8К может использоваться функция желательности. В качестве инструмента моделирования также применим метод опорных векторов в сочетании с генетическим алгоритмом, особенно для решения задач с ограниченным количеством доступных экспериментальных данных.
5. Заключение
В работе исследована сдвиговая прочность на-хлесточного соединения алюминия и меди, полученного методом точечной сварки трением с перемешиванием. Рассмотрены различные методы оптимизации для определения наиболее оптимальных параметров сварочного процесса, которые обеспечивают наибольшее значение сдвигового усилия при растяжении ТСТП-соединения. С использованием комбинации метода Тагути с дисперсионным анализом, методом ТОР8К и нейронной сетью с генетическим алгоритмом выполнены оптимизация параметров сварки и экспериментальная валидация в испытаниях на сдвиг
при растяжении. Полученные результаты показали, что наибольшее влияние на величину сдвигового усилия при растяжении ТСТП-соединения алюминия и меди оказывает время выдержки (перемешивания), затем по величине вклада следуют скорость вращения инструмента и усилие прижима. Доля вклада указанных параметров в предел прочности при растяжении сварного соединения составляет 59.2, 23.3 и 15.37 % соответственно. Установлено, что оптимальными параметрами сварки, обеспечивающими максимальное сдвиговое усилие ТСТП-соединения алюминия и меди при растяжении, являются скорость вращения инструмента 1800 об/мин, время выдержки (перемешивания) 15 с, глубина внедрения инструмента
0.2.мм.
Литература
1. Anbukkarasi R., Kailas S.V. Influences of shape of the new interfaces and morphology of the intermetallics on mechanical properties of aluminum AA2024-pure copper joints by friction stir welding // Int. J. Adv. Manuf. Technol. - 2020. - V. 106. - P. 5071-5083. -https://doi.org/10.1007/s00170-019-04911-8
2. Rzaev R., Chularis A., Smirnov V., Semyenova L. The influence of the friction stir welding parameters on the formation of welded joint of aluminum and copper alloys // Mater. Today: Proc. - 2019. - V. 11. - P. 534542. - https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.01.025
3. Mohammad Aliha M.R., Fotouhi Y., Berto F. Experimental notched fracture resistance study for the interface of Al-Cu bimetal joints welded by friction stir welding // Proc. Inst. Mech. Eng. B. - 2018. -V. 232. - P. 2192-2200. - https://doi.org/10.1177/095 4405416688935
4. Narasimharaju S., Sankunny S. Micro structure and fracture behavior of friction stir lap welding of dissimilar AA 6060-T5/pure copper // Eng. Solid Mech. -2019. - V. 7. - P. 217-228. - https://doi.org/10.5267/ j.esm.2019.5.002
5. Torabi A.R., Kalantari M.H., Aliha M.R.M., Ghorei-shi S.M.N. Pure mode II fracture analysis of dissimilar Al-Al and Al-Cu friction stir welded joints using the generalized MTS criterion // Theor. Appl. Fract.
Mech. - 2019. - V. 104. - P. 102369. - https://doi.org/ 10.1016/j.tafmec.2019.102369
6. Aliha M.R.M., Kalantari M.H., Ghoreishi S.M.N., Torabi A.R., Etesam S. Mixed mode I/II crack growth investigation for bi-metal FSW aluminum alloy AA7075-T6/pure copper joints // Theor. Appl. Fract. Mech. - 2019. - V. 103. - P. 102243. - https://doi.org/ 10.1016/j.tafmec.2019.102243
7. Aliha M.R.M., Shahheidari M., Bisadi M., Akbari M., Hossain S. Mechanical and metallurgical properties of dissimilar AA6061-T6 and AA7277-T6 joint made by FSW technique // Int. J. Adv. Manuf. Technol. -2016. - V. 86. - P. 2551-2565. - https://doi.org/10. 1007/s00170-016-8341-x
8. Ермакова С.А., Елисеев А.А., Колубаев Е.А., Ермаков Д.В. Влияние ультразвукового воздействия на морфологию границы раздела и прочность биметаллического соединения титанового и алюминиевого сплавов, полученного при помощи сварки трением с перемешиванием // Физ. мезомех. - 2022. -Т. 25. - № 5. - С. 114-122. - https://doi.org/10. 55652/1683-805X_2022_25_5_114
9. Миронов С.Ю. О поле температур внутри рабочего инструмента, генерируемом в ходе сварки трением с перемешиванием // Физ. мезомех. - 2022. -Т. 25. - № 5. - С. 40-45. - https://doi.org/10.55652/ 1683-805X_2022_25_5_40
10. Asadi P., Akbari M., Kohantorabi O., Peyghami M., Aliha M.R.M., Salehi S.M., Asiabaraki R., Berto F. Characterization of the influence of rotational and traverse speeds on the mechanical and microstructural properties of wires produced by the FSBE method // Strength Mater. - 2022. - V. 54. - P. 318-330. -https://doi.org/10.1007/s11223-022-00403-5
11. Ikumapayi O., Akinlabi E., Sharma A., Sharma V., Oladijo O. Tribological, structural and mechanical characteristics of friction stir processed aluminium-based matrix composites reinforced with stainless steel micro-particles // Eng. Solid Mech. - 2020. - V. 8. -P. 253-270. - https://doi.org/10.5267/j.esm.2019.12. 001
12. Akbari M., Asiabaraki H.R., Aliha M.R.M. Investigation of the effect of welding and rotational speed on strain and temperature during friction stir welding of AA5083 and AA7075 using the CEL approach // ERX. - 2023. - V. 5. - P. 025012. - https://doi.org/ 10.1088/2631-8695/acca00
13. Akbari M., Aliha M.R.M., Keshavarz S.M.E., Bonya-di A. Effect of tool parameters on mechanical properties, temperature, and force generation during FSW // Proc. Inst. Mech. Eng. L. - 2019. - V. 233. - P. 10331043. - https://doi.org/10.1177/1464420716681591
14. Aliha M.R.M., Ghoreishi S.M.N., Imani D.M., Fotoo-hi Y., Berto F. Mechanical and fracture properties of aluminium cylinders manufactured by orbital friction stir welding // FFEMS. - 2020. - V. 43. - P. 15141528. - https://doi.org/10.1111/ffe.13229
15. VysotskiyI.V., Malopheyev S.S., Mironov S.Yu., Kaiby-shev R.O. Optimization of friction-stir welding of 6061-T6 aluminum alloy // Phys. Mesomech. -2020. - V. 23. - No. 5. - P. 402-429. - https://doi.org/ 10.1134/S1029959920050057
16. Asadi P., Aliha M.R.M., Akbari M., Imani D.M., Berto F. Multivariate optimization of mechanical and microstructural properties of welded joints by FSW method // Eng. Fail. Anal. - 2022. - V. 140. - P. 106528. -https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2022.106528
17. Akbari M., Aliha M.R.M., Berto F. Investigating the role of different components of friction stir welding tools on the generated heat and strain // Forces Mech. - 2023. - V. 10. - P. 100166. - https://doi.org/ 10.1016/j.finmec.2023.100166
18. Akbari M., Asadi P., Aliha M.R.M., Berto F. Modeling and optimization of process parameters of the piston alloy-based composite produced by FSP using response surface methodology // Surf. Rev. Lett. -2023. - https://doi.org/10.1142/S0218625X23500415
19. Lemi M., Gutema E., Gopal M. Modeling and simulation of friction stir welding process for AA6061-T6 aluminum alloy using finite element method // Eng. Solid Mech. - 2022. - V. 10. - P. 139-152. - https:// doi.org/10.5267/j.esm.2022.2.001
20. Taheri-Behrooz F., Aliha M.R., Maroofi M., Hadiza-deh V. Residual stresses measurement in the butt joint welded metals using FSW and TIG methods // Steel Compos. - 2018. - V. 28. - P. 759-766. - https://doi. org/10.12989/scs.2018.28.6.759
21. Suryanarayanan R., Sridhar V. Studies on the influence of process parameters in friction stir spot welded joints—A review // Mater. Today: Proc. - 2021. -V. 37. - P. 2695-2702. - https://doi.org/10.1016/j. matpr.2020.08.532
22. Li M., Zhang C., Wang D., Zhou L., Wellmann D., Ti-an Y. Friction stir spot welding of aluminum and copper: A review // Mater. - 2019. - V. 13. - P. 156. -https://doi.org/10.3390/ma13010156
23. Бочкарева С.А., Гришаева Н.Ю., Люкшин Б.А., Панов И.Л., Панин С.В. Получение композиций с заданным набором физико-механических свойств с использованием трех управляющих параметров // Физ. мезомех. - 2020. - Т. 23. - № 4. - С. 43-50. -https://doi.org/10.24411/1683-805X-2020-14006
24. Banu Sundareswari M., Then Mozhi G., Dhanalaksh-mi K. Intelligent tuning of PID controller to balance the shape memory wire actuated ball and beam system // Phys. Mesomech. - 2020. - V. 23. - No. 6. -P. 621-630. - https://doi.org/10.1134/S102995992006 0181
25. Totten G.E., MacKenzie D.S. Heat Treating of Copper and Copper Alloys. - 2016. - https://doi.org/10.31399/ asm.hb.v04e.a0006276
26. Sharma N., Khan Z.A., Siddiquee A.N. Friction stir welding of aluminum to copper—An overview // Trans. Nonferrous Met. Soc. China. - 2017. - V. 27. -
P. 2113-2136. - https://doi.org/10.1016/S1003-6326 (17)60238-3
27. Mohamed M.A., Manurung Y.H., Berhan M.N. Model development for mechanical properties and weld quality class of friction stir welding using multi-objective Taguchi method and response surface methodology // J. Mech. Sci. Technol. - 2015. - V. 29. - P. 23232331. - https://doi.org/10.1007/s12206-015-0527-x
28. Yuvaraj K., Varthanan P.A., Haribabu L., Madhubalan R., Boopathiraja K. Optimization of FSW tool parameters for joining dissimilar AA7075-T651 and AA6061 aluminium alloys using Taguchi technique // Mater. Today: Proc. - 2021. - V. 45. - P. 919-925. -https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.942
29. Devaiah D., Kishore K., Laxminarayana P. Optimal FSW process parameters for dissimilar aluminium alloys (AA5083 and AA6061) using Taguchi technique // Mater. Today: Proc. - 2018. - V. 5. - P. 46074614. - https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.12.031
30. Bayazid S., Farhangi H., Ghahramani A. Investigation of friction stir welding parameters of 6063-7075 aluminum alloys by Taguchi method // Proc. Mater. Sci. -2015. - V. 11. - P. 6-11. - https://doi.org/10.1016/j. mspro.2015.11.007
31. Jayaraman M., Sivasubramanian R., Balasubramani-an V., Lakshminarayanan A. Optimization of process parameters for friction stir welding of cast aluminium alloy A319 by Taguchi method // JSIR. - 2009. -V. 68. - P. 36-43. - http://nopr.niscpr.res.in/handle/ 123456789/2786
32. Tzeng G.H., Huang J.J. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. - Boca Raton, Florida: CRC Press, 2011. - https://doi.org/10.1201/ b11032
33. Tong L.I., Su C.T., Wang C.H. The optimization of multi-response problems in the Taguchi method // Int. J. Qual. Reliab. - 1997. - V. 14. - P. 367-380. -https://doi.org/10.1108/02656719710170639
34. Chan H.-L., Liang S.-K., Lien C.-T. A new method for the propagation system evaluation in wireless network by neural networks and genetic algorithm // IJISLM. -2006. - V. 2. - P. 27-34. - http://fguir.fgu.edu.tw: 8080/handle/039871000/5313
35. Panchal G., Ganatra A., Kosta Y.P., Panchal D. Behaviour analysis of multilayer perceptrons with multiple hidden neurons and hidden layers // IJCTE. - 2011. -V. 3. - P. 332-337. - https://doi.org/10.7763/IJCTE. 2011.V3.328
Поступила в редакцию 16.05.2023 г., после доработки 16.11.2023 г., принята к публикации 11.12.2023 г.
Сведения об авторах
Saeed Ahmadpour Kasgari, PhD Cand., Iran University of Science and Technology, Iran, [email protected] Mohammad Reza Mohammad Aliha, Assoc. Prof., Iran University of Science and Technology, Iran, [email protected] Filippo Berto, Prof., Sapienza University of Rome, Italy, [email protected]
