يركز نطاق بحثي على تطوير نماذج بديلة فعالة باستخدام التعلم الآلي ، وخاصة الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالإجهاد المتبقي الناجم عن اللحام. ينصب تركيزنا الرئيسي على معالجة كيفية أتمتة توليد البيانات لمحاكاة اللحام لتعزيز الكفاءة. لقد أثبتنا أن أتمتة إنشاء البيانات باستخدام نصوص Python ووظائف الماكرو تقلل بشكل كبير من وقت إعداد المحاكاة ، مما يتيح إنشاء مجموعة بيانات كبيرة.
بالإضافة إلى ذلك ، يتنبأ نموذج الدوائر القائم على الشبكة العصبية الاصطناعية بدقة بالإجهاد المتبقي الناجم عن اللحام ، مما يحقق جذر متوسط خطأ تربيعي نسبي قدره 0.0024. تحقيق جذر متوسط الخطأ التربيعي النسبي قدره 0.0024. يوفر بروتوكولنا مزايا من خلال أتمتة إنشاء البيانات من خلال البرامج النصية Python ووظائف الماكرو ، مما يقلل من الوقت والجهد اللازمين لإعداد المحاكاة واستخراج البيانات.
هذا يضمن الاتساق ويتيح إنشاء مجموعة بيانات شاملة لتدريب نماذج التعلم الآلي. للبدء ، افتح Abaqus وانقر فوق ملف ، متبوعا بتعيين دليل العمل لتعيين دليل العمل. ثم انقر بالتتابع فوق عمل مدير ماكرو الملف وقم بإنشاء ماكرو يسمى التسجيل الحراري.
قم بإنشاء نموذج لعينات اللحام. استخدم حبة لحام واحدة على حالة معيار هيكل اللوحة كمثال. انقر فوق الجزء متبوعا بإنشاء جزء.
قم بإنشاء نموذج نصف قابل للتشوه ثلاثي الأبعاد للعينة عن طريق بثق رسم تخطيطي مربع على المستوى XY. انقر الآن على الجزء ، وانتقل لإنشاء مستوى مرجعي ، وحدد الإزاحة من المستوى الأساسي. حدد نقطتي البداية والنهاية للحام عن طريق تحديد الإزاحات من مستوى YZ بناء على طول الخرزة.
ثم قم بإنشاء مستويين إضافيين من الإسناد لعمق الخرزة وعرضها عن طريق تحديد الإزاحات من المستوى XY ومستوى XZ على التوالي. انقر فوق الجزء وحدد خيار خلية التقسيم التي تستخدم مستوى الإسناد لإنشاء أقسام خلية للعينة باستخدام مستويات الإسناد الأربعة. ثم انقر فوق الجزء وحدد إنشاء بثق صلب.
قم بإنشاء رسم تخطيطي على إحدى مستويات الإسناد لتحديد جزء حبة اللحام أسفل السطح العلوي للعينة. استخدم قوسا وخطرين يتبعان أبعاد الخرزة. قم بثق الرسم إلى عمق طول الخرزة لإنشاء القطع.
بعد ذلك ، قم بثق الرسم إلى طول الخرزة أثناء تحديد الحفاظ على الحدود الداخلية. انقر فوق الجزء ، ثم حدد إنشاء مستوى مرجعي ، وإزاحة من المستوى الأساسي. ارسم حبة اللحام باستخدام قوسين في سطر واحد على إحدى طائرات الإسناد.
انقر فوق الجزء ، وحدد خلية التقسيم ، واستخدم مستوى الإسناد لإنشاء أقسام خلوية للعينة باستخدام مستويات الإسناد الأربعة للعثور عليها. لتحديد مادة الفولاذ المقاوم للصدأ AISI 316 LN ، انقر فوق الخاصية وقم بإنشاء مادة ، ثم حدد الكثافة في القائمة العامة والموصلية والحرارة المحددة في القائمة الحرارية باستخدام البيانات المعتمدة على درجة الحرارة. بعد ذلك ، قم بتعيين المواد للنموذج.
انقر فوق الخاصية ، ثم قم بإنشاء قسم لإنشاء قسم صلب متجانس بالمادة المحددة. انقر فوق الخاصية ، قم بتعيين قسم لتعيين القسم الذي تم إنشاؤه للنموذج. انقر الآن على الخطوة ، متبوعة بخطوة إنشاء لإنشاء خطوة نقل الحرارة تسمى اللحام بفترة زمنية تبلغ 26.43 وزيادة زمنية ثابتة قدرها 0.1 ، مما يضمن عدم وجود عدم خطية الهندسة.
قم بإنشاء خطوة أخرى لنقل الحرارة تسمى Cooling One بفترة زمنية 70 باستخدام الزيادات الزمنية التكيفية مع ضبط أحجام الزيادات الأولية والحد الأدنى والقصوى على 0.1 و 0.05 و 5 على التوالي. اضبط على 0.1 و 0.05 و 5 على التوالي. أخيرا ، قم بإنشاء خطوة نقل حرارة تسمى التبريد الثاني بفترة زمنية قدرها 2,000 باستخدام زيادات زمنية تكيفية مع ضبط أحجام الزيادات الأولية والحد الأدنى والقصوى على 5 و 1 و 100 على التوالي.
لتعيين سمات النموذج ، انقر فوق النموذج ، وتحرير السمة. للوصول إلى إعدادات السمة. اضبط درجة حرارة الصفر المطلقة على 273.15.
اضبط درجة حرارة الصفر المطلقة على 273.15. حدد ثابت ستيفان-بولتزمان على أنه 5.67 × 10 أس 11. انقر فوق الخطوة وقم بإنشاء إخراج حقل لتعيين طلب درجة حرارة عقدية للنموذج بأكمله.
ثم انقر فوق التجميع وإنشاء مثيل لإنشاء مثيل تابع. بعد ذلك ، انقر بالتتابع على التفاعل ، وقم بإنشاء تفاعل وحالة فيلم سطحي لإنشاء تفاعل حالة فيلم سطحي مع معامل فيلم يصل إلى 15 ودرجة حرارة بالوعة 20 على جميع أسطح النموذج باستثناء المستوى المتماثل. اضبط خطوة البداية على أنها لحام.
الآن انقر بالتتابع على التفاعل ، وإنشاء التفاعل ، والإشعاع السطحي لإنشاء تفاعل إشعاع سطحي مع انبعاثية 0.7 ودرجة حرارة محيطة 20 على جميع أسطح النموذج باستثناء المستوى المتماثل. اضبط خطوة البداية على أنها لحام ، وحدد الأحمال في وحدة التحميل. انقر فوق الحمل ، وقم بإنشاء تدفق حراري للحمل وحرارة الجسم لإنشاء حمل تدفق حرارة الجسم المحدد من قبل المستخدم يبدأ في خطوة اللحام ويكون غير نشط أثناء خطوتي التبريد.
ثم انقر فوق التحميل ، وقم بإنشاء حقل محدد مسبقا ، وآخر ، وحقل لإنشاء حقل درجة حرارة محدد مسبقا بدءا من الخطوة الأولية لتمثيل درجة حرارة الغرفة 20. لإنشاء شبكة في وحدة الشبكة ، انقر فوق الشبكة ، وحدد الكائن ليكون جزءا وجزءا أوليا لبذر الجزء بحجم عام يبلغ 0.0024. انقر فوق الشبكة ، ثم حواف البذور لبذر حواف عمق الخرزة وعرض الخرزة بعدد 3.
بذر حافة القوس بعدد 3 وحافة طول الخرزة بحجم 0.0015. بعد ذلك ، انقر فوق الشبكة ، وقم بتعيين عناصر تحكم الشبكة ، واستخدم عنصر شكل TET مع التقنية المجانية لمنطقة الخرزة. انقر فوق الشبكة ، وقم بتعيين نوع العنصر ، واضبط نوع العنصر على DC 3D 10 ، ثم قم بربط الجزء.
استخدم الشبكة ، ثم حواف البذور لبذور الحواف المتزامنة إلى المحور X داخل منطقة الشبكة الدقيقة بحجم 0.0015 ، وحواف المحور Y بحجم 0.0011 ، وحواف المحور Z بحجم 0.00075. وحواف المحور Z بحجم 0.00075. انقر الآن على الشبكة ، متبوعة بعناصر تحكم الشبكة المعينة لتعيين التحكم في الشبكة للمنطقة المتبقية ، باستخدام عنصر الشكل السداسي مع تقنية الكمس.
ثم انقر فوق الشبكة ، وقم بتعيين نوع العنصر ، واضبط نوع العنصر على DC 3D 20 ، متبوعا بربط الجزء. انقر فوق الوظيفة ، وقم بإنشاء وظيفة لإنشاء وظيفة تسمى التحليل الحراري وإرفاق الروتين الفرعي لمستخدم D flux. أوقف تسجيل الماكرو.
تأكد من أن ملف Python باسم abaqusMacros. يتم إنشاء py في دليل العمل. أخيرا ، انقر فوق الوظيفة ومدير الوظيفة وإرسالها.
ملف نتيجة باسم ThermalAnalysis. سيتم إنشاء ODB. أظهرت الضغوط الطولية على طول خط BD تباينا ثابتا عبر مجموعات مختلفة من طول حركة القوس ، وسرعة القوس المتقدمة ، ومعدل إدخال الطاقة الصافي مع ذروة الإجهاد بالقرب من السطح وتناقص في الأعماق الأعمق.
تقع غالبية التناقضات بين محاكاة العناصر المحدودة وتنبؤات الشبكة العصبية الاصطناعية في نطاق 0 إلى 2 ميجا باسكال ، وهو ما يمثل 45.2٪ من بيانات الاختبار. أظهرت صناديق مستوى الإجهاد التي تحتوي على عدد أقل من نقاط بيانات التدريب تباينات قصوى أعلى في مجموعة بيانات الاختبار كما هو موضح في المخلفات المطلقة لصناديق معينة. تطابقت تنبؤات الشبكة العصبية الاصطناعية مع نتائج محاكاة العناصر المحدودة بشكل وثيق مع متوسط خطأ تربيعي قدره 0.0024.
