在钢结构焊接领域,智能机器人相较于传统焊接方法具有哪些长处?

2023年09月13日16:58:08 科技 1290

在钢结构焊接领域,智能机器人相较于传统焊接方法具有哪些长处? - 天天要闻

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文|大小碗

编辑|大小碗

前 言

近半个世纪以来,现代农业、制造业、零售业等行业随着新材料、先进制造、信息技术人工智能虚拟仿真等技术的发展发生了翻天巨变。

对比这几大领域,建筑业智能建造水平已经远远落后。应用钢结构智能焊接机器人,进行生产、加工过程工艺梳理与试验研究。

通过实体工程的试验研究和示范作用,验证加工方法与技术的可行性、有效性,形成共性关键技术,为后续产业化推广奠定基础,带动整个机器人产业链的对外辐射和应用突破。

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研究内容

机器人焊接采用CO2气体保护焊形式,影响焊缝质量因素有很多,根据机器人焊接相关原理和参数。

主要选择焊接电流、电弧电压、焊枪移动速度、焊枪距板材的距离、焊枪与焊缝的夹角共5项影响因素来进行试验研究,探讨各因素对机器人焊接质量的影响。

以上机器人焊接工艺影响因素可分为2个方面:一是焊接主要参数设置,包含焊接电流、电弧电压、焊枪移动速度3个因素。

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二是焊接技巧控制,包含焊枪距板材的距离、焊枪与焊缝的夹角2个因素。通过对焊接质量影响因素的研究。总结分析焊接工艺中常见的各种质量问题,然后采取相应的管控措施,保证焊接质量符合工程建设实际要求。

研究范围

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为了研究机器人焊接适用范围,根据工程实际与项目施工进度,考虑到试材的通用性,有代表性地选取了6,8,10,12,14,16,18,20mm共计8种不同厚度的板材的钢结构箱型柱和H型钢梁。

试验准备

试验对场地空间大小有一定要求,综合考虑机器人的高度、机器人运行轨道长度、钢材堆放用地、钢材搬运调度所需空间等因素。

为确保试验能顺利进行,在加工厂房,简单地进行场地平整、铺设电缆、配置电箱等改造。

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试验采用SR10C智能焊接机器人及其配套设备,配合随车吊与桥式起重机进行安装,具体试验相关设备见表2。

焊接试验主要选用8种不同厚度的Q335B型号钢材,同时准备保护气、焊丝等相关辅材,具体试验材料见表3。

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试验过程

试验利用控制变量法进行,将焊接电流、电弧电压、焊枪移动速度、焊枪到板材的距离、焊枪与焊缝的夹角5个变量进行单一变量控制,设定试验组和对照,开展焊接试验研究。

焊枪距板材的距离,查阅机器人焊接操作说明,参考手工焊经验,同时经过试焊,得知焊枪距板材距离以2~5mm为最佳,具体到不同的板材,距离也不相同,比如6mm的薄板,焊枪距板材的距离一般应为2~3mm。

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至于焊枪与焊缝的夹角设定,经查阅操作说明,同时咨询有经验的焊工,得知焊枪与焊缝间x方向夹角在30°~45°为宜,使焊枪在作业时沿轴呈推动焊接的效果。

以6mm板材为例开展焊接试验,首先初步设定焊枪与板材底边、侧边的距离分别为3mm,3mm,焊枪与焊缝在3个轴向的夹角为45°,45°,45°,焊枪移动速度为8mm/s。

通过查询技术标准,根据电压选定公式(U=0.04I+16±2),选预设电流280A不变,在23~28V区间内分别调整多个电压值进行试验。

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再固定电压不变,在260~300A区间改变电流,以此来分析电弧电压、焊接电流对焊缝的影响,同时分析6mm板材合适的电弧电压和焊接电流。

在确定较优焊接电流和电弧电压的情况后,分别对焊枪移动速度、焊枪距板材的距离、焊枪与焊缝的夹角这3项因素进行单一变量控制试验。具体变量控制设定方式见表4。

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机器人焊接作业流程

保证电路接通状态,启动机器人并设定相关参数,做好相关保护工作;调试焊丝及保护气,焊丝伸出长20mm左右,确保保护气正常排放;新建焊接作业指令并添加控制点。

在非焊接状态下试运行,确保整个焊接过程正常运作;启动焊接指令,运行自动焊作业;作业后第一时间关闭焊接指令。

在焊枪口涂防护蜡,最后检查焊接效果并测量记录相关数据。机器人作业操控流程如图1所示。

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试验数据

通过试验,检查焊接外观质量,测量焊缝指标,从而找出各类因素对焊接质量的影响关系。根据既定试验组,分别对应开展试验,最终数据测定见表5。

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试验效果

从表5可以得出,在焊接电流固定的情况下,随着电弧电压的增大,焊缝厚度和焊脚尺寸也随着加大,但电弧电压超过一定值后,随着电弧电压的增大,焊缝质量呈下降趋势,如图2所示。

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同样的,在电弧电压不变的情况下,焊接电流也有一个最优取值,使得焊缝质量最佳。当实际焊接电流偏离这个值后,无论焊接电流变大或变小,焊缝质量均下降,如图3所示。

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从试验焊接效果看出,焊枪移动速度会直接影响到焊缝的厚度和焊脚宽度。在其他因素固定情况下,焊枪移动速度提高,焊缝厚度和焊脚宽度会减小;反之速度过慢,则焊缝较大较深,同时还有熔透的风险,如图4所示。

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此后,课题组又分别对8,10,12,14,16,18,20mm不同厚度板材进行焊接试验,累计焊接试验200余组,试验数据不详尽列举。

通过大量试验,确认5项因素对机器人焊接质量的影响规律。另外,课题组邀请有经验的焊工进行手工焊,与机器人智能焊进行了效果比对,如图5所示。

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试验结果分析

焊枪距板材距离

经过试验对比可以得出,焊枪距板材的距离在2~5mm区间内对焊接质量影响很小,为次要因素,可以忽略。

同时,因为焊丝熔化后受到重力影响有向下流动的趋势,为抵消这一因素,焊枪距板材底边的距离可稍大于焊枪距板材侧边的距离。因此一般情况下,设定焊枪到侧边与底边的距离分别为2mm和3mm。

图6为焊枪距离板材过远出现的漏弧、焊缝空洞等质量问题。

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焊枪与焊缝的夹角

一般来讲,焊枪枪头指向与各轴向的角度呈40°~50°为宜,过大或过小易发生撞枪故障,在可控区间内作业对焊接效果影响较小,为次要因素,可以忽略。

通过焊接试验得出,焊枪作业时沿轴向推动状态可使焊接效果达到最佳,故将角度稍作减小,控制在30°~45°为宜,通常可设定为30°,推进效果明显;而焊枪与水平和竖直方向的角度则以45°±5°为宜,通常选定45°为佳。

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焊枪移动速度

试验结果表明,焊枪移动速度的改变对焊缝质量存在明显的影响,为主要因素。6mm板材焊接过程中,焊枪移动速度设定为8mm/s时的焊接效果较佳,焊缝满足规范要求。

在其他试验参数固定的情况下,为满足焊接质量要求,焊枪移动速度与板材厚度需呈反比关系。

板材厚度逐步提高,焊枪移动速度需逐渐降低,才可使焊缝尺寸达到规范要求。焊枪移动速度过快,会出现焊缝不成形的现象,如图7所示。

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实体工程中,需根据实际焊接情况,在综合考虑焊接电流、电弧电压、板材厚度等因素的情况下,来设定最优的焊枪移动速度

焊接电流

试验数据表明,焊接电流的改变对焊缝质量存在明显的影响,为主要因素。焊接电流对焊缝的形状尺寸有较大影响,焊缝尺寸随着焊接电流的增大而变大。

但当焊接电流过大时,焊缝质量会明显下滑,甚至产生板材熔透的现象,因此焊接电流的选定要适度,需考虑板材厚度和电弧电压等影响因素。

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在合理范围内,当其他影响因素不变时,焊接电流设定和板材厚度之间存在正向的线性关系

电弧电压影响焊丝的熔化速度、焊缝熔深等主要质量参数,同时电弧电压还要与焊接电流相匹配。

若电弧电压过大,焊丝熔化速度超过送丝速度,焊缝易形成大熔球,当熔化速度超过送丝速度很多时,会导致焊丝和出丝口熔化,连接在一起,造成设备损坏

当电弧电压过小时,则会出现焊渣飞溅的情况,如图8所示。

试验数据表明,在合理范围内,当其他影响因素不变时,电弧电压设定与板材厚度之间存在正向的线性关系。

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试验结论

在焊接参数设置方面,焊接电流、电弧电压、焊枪移动速度均为影响焊接质量主要因素,对于这些主要因素的参数选择是比较困难的。

需要用大量的试验确定各参数比较合理的取值范围,然后再用单一变量法对某一因素进行细微变动,以此确定该因素对焊缝质量的影响,并得出该因素对焊缝质量影响较优的参数值。

而在焊接技巧控制方面,焊枪距板材的距离、焊枪与焊缝的夹角在合理的控制范围内,对焊接实际质量影响可忽略不计,控制好距离与角度两项因素,可提高焊缝质量,达到整体均匀、光滑的美观效果。

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从列举的6mm板材焊接试验数据及焊缝尺寸与外观较优试验结果可以看出,其5项影响因素参考设置如下:

焊接电流、电弧电压匹配值为280A,26V,焊枪移动速度为8mm/s,焊枪距板材侧边和底边的距离分别为2mm,3mm,焊枪与3轴方向夹角分别设置为30°,45°,45°。

另外,通过大量试验得出不同板材厚度下影响焊接质量的5项因素,最优试验参数见表6

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对于影响焊接质量的相关因素,除焊枪距板材的距离、焊枪与焊缝的夹角2项次要影响因素,焊接电流、电弧电压、焊枪移动速度3项主要因素在实际焊接过程中并非孤立存在。

特别是电弧电压与焊接电流,在机器人运行作业状态下,实际的电弧电压和焊接电流与设定参数还有一定偏差。

当焊材厚度增加,不能通过单一因素来控制需要综合3项主要因素,同时达到最佳的焊接契合度,才能使焊缝质量达到最优。

另外,机器人焊接质量也会受到板材本身平整度、光洁质量、拼缝缝隙等多种其他外在因素的综合影响。

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作者观点

机器人智能焊与手工焊相比,稳定性极高,对大量重复性焊接工作不会产生疲劳效应机器人焊接的效率平稳,适用长时间焊接工作。

同时手工焊对焊工水平要求极高,对应的人工薪资较高,而机器人焊接只需培训操作技巧,一人可同时操控多台设备,可大幅节约人工成本

另外,在焊接作业过程中,产生的光电、粉尘、噪声等对焊工的身体危害极大,而操作机器人进行智能焊可以有效避免职业病发生。

机器人智能焊可通过大量试验及经验积累不断优化,进而提高焊接质量,是一个逐步向好的过程,未来将会日渐成熟,替代传统作业方式,推动建筑装配行业发展。

参考文献

1、龚政.钢结构焊接质量控制及检验探究[J].商品与质量,2019(43):186-187.

2、杨林丰,许广权.二氧化碳焊接机器人焊接特性试验研究[J].焊接技术,2020,49(11):68-70.

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