10、气体保护金属电弧焊电弧的数值模拟

气体保护金属电弧焊电弧的数值模拟

1. 引言

气体保护金属电弧焊(GMAW)是一种重要且流行的焊接技术,它利用连续的可消耗填充金属电极与熔池之间的等离子弧进行焊接。在GMAW过程中,会出现非常复杂的传输现象,包括电弧等离子体、电极熔化和熔池动力学等。传统上,工业中采用试错法来确定关键焊接参数和开发GMAW技术,但这种方法不仅昂贵且耗时,还无法深入理解传输现象对焊接质量(如焊缝熔深、焊缝形状和气孔形成)的影响。

为了模拟GTAW和GMAW中电弧等离子体的传热和流体流动,已经开发了许多模型。例如,Mckelliget和Szekely、Choo等人以及Goodarzi等人通过假设GTAW中阴极表面的电流密度分布来模拟电弧柱;Fan等人使用阴极尖端的固定温度边界条件来计算GTAW中的电弧柱;Zhu等人开发了统一模型来模拟GTAW中的电弧柱、阴极和阴极鞘;Lowke等人简化了统一模型以处理电极效应或忽略电极鞘,简化模型将计算时间减少到原始统一模型的1%,并在选择合适的网格尺寸时与实验结果相符。这些简化模型被许多研究人员使用和进一步发展。

虽然GTAW使用惰性钨阴极作为电极,而GMAW的电极是熔化金属且通常设置为阳极,但GTAW电弧模型可用于模拟GMAW电弧。Jonsson采用GTAW电弧模型计算GMAW中的电弧柱;Zhu等人将简化电弧模型纳入一维传导模型来计算GMAW中阳极的温度分布;Haidar和Lowke扩展简化电弧模型来模拟GMAW中的熔滴形成,但他们的模型存在一些局限性,如熔滴脱离电极后立即消除、忽略熔池动力学等。Zhu等人开发了综合模型来模拟GMAW过程中的电弧柱、熔滴形成、脱离、转移和撞击工件以及熔池动力学,但模拟的电弧等离子体与实验结果和其他电弧模型的模拟结果匹配不佳。此外,许多数学

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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