一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法与流程

本发明涉及毛刺监测，更具体地说，本发明涉及一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法。

背景技术：

1、激光熔化切割是利用激光加热使金属材料熔化，然后通过与光束同轴的喷嘴喷吹非氧化性气体(ar、he、n等)，依靠气体的强大压力使液态金属排出，形成切口，完成切割操作。

2、申请公告号cn116213963a的中国专利公开了一种薄板激光切割装置及激光切割方法，实现自动上下料、切割和排出废料工作，具有自动化程度高，工作效率高的优点；降低支撑板组因被切割而导致板材切割表面产生发黑的概率。

3、但是，对于每一种钢件，不能精密的设计激光切割的方案，不能精准设计激光切割机的各项参数以减少毛刺的产生，在实验得出切割方案之前，产生的钢件废件较多，浪费资源。

4、鉴于此，本发明提出一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，所述方法包括：

3、仿真模拟使用激光熔化切割方式切割钢件的过程并生成仿真模拟结果；

4、收集每组切割方案对应的仿真模拟结果，并生成对应的毛刺程度指标mc；

5、设置毛刺程度指标阈值mcok，当mc≤mcok时，标记钢件为合格件，当mc>mcok时，标记钢件为废件；

6、基于仿真模拟结果和毛刺程度指标，训练根据切割方案预测出毛刺程度指标的机器学习模型；

7、设置目标函数g(a,b,c,d)＝(f(a,b,c,d)-e)2，使用梯度下降算法对目标函数优化，最终得到一组最优切割方案；

8、根据最优切割方案，生成激光切割机调节方案。

9、一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统，包括：

10、仿真模拟模块用于仿真模拟使用激光熔化切割方式切割钢件的过程，生成仿真模拟结果；

11、数据处理模块用于收集仿真模拟结果，并生成毛刺程度指标；

12、模型训练模块基于仿真模拟结果和毛刺程度指标，训练根据切割方案预测出毛刺程度指标的机器学习模型；设置目标函数g(a,b,c,d)＝(f(a,b,c,d)-e)2，使用梯度下降算法对目标函数优化，最终得到一组最优切割方案；

13、控制模块根据最优切割方案，设置激光熔化切割方式切割钢件过程中的调节参数。

14、一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

15、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法。

16、一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法。

17、本发明一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法的技术效果和优点：

18、1.通过仿真模拟使用激光熔化切割方式切割钢件的过程并生成仿真模拟结果；根据仿真模拟结果，生成毛刺程度指标mc；设置毛刺程度指标阈值mcok，与mc比较，对钢件标记合格件或废件；基于仿真模拟结果和毛刺程度指标，训练根据切割方案预测出毛刺程度指标的机器学习模型；根据机器学习模型结果，设置目标函数g(a,b,c,d)＝(f(a,b,c,d)-e)2，使用梯度下降算法对目标函数优化，得到一组最优切割方案，从而生成激光切割机调节方案；实现对于激光熔化切割方式切割一种钢件时，产生的毛刺在允许范围内，并且在得出最优切割方案过程中使用到了仿真模拟，不产生真实的废件，节约了资源，使用最优切割方案的调节参数对激光切割机调节，减少了工作人员实际实验得出激光切割机参数的时间，降低了废件的产生，有效降低了成本。

技术特征：

1.一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，设置毛刺程度指标阈值mcok，当mc≤mcok时，标记钢件为合格件，当mc>mcok时，标记钢件为废件。

3.根据权利要求2所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，生成毛刺程度指标的过程如下：

4.根据权利要求3所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，式中，tc为，距钢件几何中心的第c单位长度处的温度，tc-1为距钢件几何中心的第c-1单位长度的温度，m为大于2的整数。

5.根据权利要求4所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，训练出根据切割方案预测出毛刺程度指标的机器学习模型的方法包括：

6.根据权利要求5所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，在目标函数g(a,b,c,d)＝(f(a,b,c,d)-e)2式中，f(a,b,c,d)为机器学习模型训练完成后得到的关于激光功率a、扫描速度b、激光直径c与氮气气流速度d的函数，f(a,b,c,d)的值表示毛刺程度指标；e表示毛刺程度指标阈值；

7.根据权利要求6所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法，其特征在于，使用梯度下降算法对目标函数优化，得到一组最优切割方案的方法包括：

8.一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统，其基于权利要求1～7任意一项所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法实现，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测方法。

技术总结
本发明属于毛刺监测技术领域，本发明公开了一种智能生产线激光熔化切割毛刺监测系统及方法；包括：通过收集激光熔化切割方式切割钢件的仿真模拟结果，生成毛刺程度指标；根据毛刺程度指标判断钢件是否为合格件或废件；基于仿真模拟结果和毛刺程度指标，训练根据切割方案预测出毛刺程度指标的机器学习模型；根据机器学习模型结果，设置目标函数；使用梯度下降算法对目标函数优化，得到一组最优切割方案，从而生成激光切割机调节方案。

技术研发人员：章俊,郑峤峰,俞荫乾
受保护的技术使用者：安徽助行软件科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15