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首次接触:数据驱动的摩擦搅拌过程控制

JamesKoch,EthanKing,WoongJoChoi,MeganEbers,DavidGarcia,KenRoss,Keerti

Kappagantula

Abstract

本研究验证了在摩擦搅拌处理(FSP)中的沉没序列开环设定值控制中使用神经集总参数

微分方程的有效性。该方法结合数据驱动框架与经典热传递技术,预测工具温度,为控制策

略提供信息。通过利用训练好的神经集总参数微分方程模型,我们将理论预测转化为实用

的设定点控制,促进快速达到所需的工具温度,并确保FSP过程中的热机械状态一致。本

本研究涵盖了我们控制方法的设计、实施和实验验证,奠定了高效自适应FSP操作的基础。

1.介绍

1

v

7摩擦搅拌处理(FSP)是一种通过其独特的微观结构特性来修改材料以实现所需性能

7

1的稳健方法[1,2]。FSP使用一个非消耗性旋转工具,通过材料混合的方式局部加热和塑性

3

0变形材料。然而,控制FSP过程仍然是一个挑战:可能会形成缺陷(例如、隧道缺陷、“亲

.

7吻键”等),这些在最终产品中是不希望出现的,因为它们会降低样品性能[3]。设定适当的

0

5热机械条件对于保持样品完整性和最小化这些缺陷发展的风险至关重要。

2

:在我们最近的研究中,我们提出了一种创新的方法来模拟FSP过程中316L不锈钢下

v

i落和停留阶段的温度时间序列[4]。通过结合数据驱动方法与经典工程热传递技术,我们展

x

r

a示了通用微分方程(UDE)建模范式[5]在构建可解释模型方面的潜力,这些模型能够预测

实验中观察到的热轮廓,并实现控制策略。在这项研究中,我们通过在实际硬件上实施和

验证我们的控制策略来扩展这些发现。我们的目标是将仅限于模型温度预测转变为FSP下

落序列的实际设定点控制,从而确保工具在样本上移动时的热机械条件一致性。

本工作详细介绍了我们的方法论、实验实施以及在硬件设置上对控制系统的测试。2节

概述了系统识别和基于模型的控制任务。3节总结了此次努力的实验活动和性能指标。

PacificNorthwestNationalLaboratory,902BattelleBlvd.,Richland,WA,99354

(a)

(b)

(c)

图1:摩擦搅拌处理(FSP)使用旋转工具对工件的材料进行加热和塑性变形。在(a)中,展示了FSP下插序

列期间功率和工具温度的概念时间历程。达到预定温度设定点后,下插序列结束,工具开始在样本上移动。

这里,我们希望通过基于数据的开环控制快速获得设定点温度以减少材料浪费。在(b)中,我们构建了系统

的原理物理模型,并在(c)中给出了相应的微分方程。虽然系统级物理可能通过热力学第一定律得到充分描

述,但控制输入与系统动态之间的关系可能未知。我们在(c)中插入了一个神经网络来逼近存在于系统中的

未知物理现象。

2.方法论

2.1.神经集总参数微分方程

在FSP过程中,工具在工件内旋转,由于摩擦和机械工作,处理区域的温度会升高。机

器输入功率向工件内部加热的转换遵循热力学第一定律,即。所有输入/输出能量必须在加

工过程中进行计算。这一点在任何观测尺度上都成立,无论是分子层面还是系统整体。在

工具沿着预定路径沿样本移动之前,它需要被插入工件,并且工艺条件需要不断演化以实

现所需的控制参数,如恒定的工具温度。在设置穿透和停留阶段时,我们选择使用从热力

学第一定律导出的能量计算方案,根据观测到的温度和机器加工参数来构建模型,如图1

所示,并首次由Koch等人提出。[4].

一个时间依赖的能量计算方案可以被表述为能量的一阶常微分方程(ODE):

,其中是能量,是

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