基于三维分布式反照系数（3D DIC）技术对Q420薄板焊接过程中形变的全过程演变进行分析，并探讨焊接速度对形变的影响 马西强、 李瑶瑶、 郭楠、 李洋洋

《Coatings》：Analysis of the Whole Process Evolution of Deformation in Q420 Thin Plate Welding and the Influence of Welding Speed Based on 3D DIC Xiqiang Ma, Yaoyao Li, Nan Guo and Yangyang Li

　　**亮点**

**主要发现是什么？**
焊接变形遵循一个完整的过程：热膨胀、突然屈曲、弹性回弹、逐渐减小，最后稳定。焊接过程中的峰值变形远大于最终的残余变形。**
焊接速度与平面外变形有明显的负相关关系。较低的速度（较高的热输入）会导致更大的变形；较高的速度则会减少变形。这种关系遵循幂函数规律。
焊接速度影响塑性应变的积累和释放。低速焊接会产生较高的峰值应变，但大部分应变在冷却过程中释放；高速焊接产生的峰值应变较低，但会保留更多的残余应变。

**这些主要发现有什么意义？**
这些结果为优化焊接参数提供了明确的基础。控制焊接速度是控制薄高强度钢板变形的有效方法。
焊接过程中峰值变形与最终残余变形之间的巨大差异表明，仅靠焊后检测是不够的。需要进行全场实时监测，以准确评估残余变形。
塑性应变积累和释放的复杂行为表明，优化焊接速度不仅仅是关于最小化峰值应变。还需要考虑冷却阶段的行为，以实现更好的残余应力和变形预测和控制。

**摘要**
本研究旨在探讨焊接速度对Q420低合金高强度钢板平面外变形的影响，采用三维数字图像相关系统动态监测TIG焊接和冷却过程中的变形。与大多数关注焊后残余变形或单一焊接阶段的研究不同，本研究在电流36 A和电弧电压14 V的条件下，设置了4.5至11.8 mm/s的焊接速度范围，首次系统地揭示了Q420薄板（2 mm）焊接变形的完整演变过程，包括“热膨胀—不稳定突变—弹性回弹—残余稳定”。结果表明，焊接速度与平面外变形呈显著负相关。虽然低速焊接的峰值塑性应变较高，但大部分应变在冷却过程中得到释放；而高速焊接的峰值应变较低，但残余应变较大。这一异常现象揭示了塑性应变的积累和释放受到焊接速度的不对称调控。这些发现支持对高强度钢板焊接工艺的优化。

**1. 引言**
由于其优异的强度重量比和良好的综合机械性能，低合金高强度钢被广泛应用于船舶、桥梁、汽车和压力容器等工程领域[1]。除了焊接变形外，结构在极端条件下的安全性也不能忽视。Christke等人开发了一种多层聚合物金属复合板防火系统，与传统防火材料相比，可为轻型结构提供相当甚至更好的隔热保护[2]。作为典型的高强度结构钢，Q420钢在薄板结构部件中的应用越来越广泛。然而，由于局部热输入集中和复杂的材料约束条件，薄板结构在焊接过程中容易发生平面外弯曲、变形甚至不稳定变形，这严重影响了结构的尺寸精度、装配质量和服务性能[3,4,5]。因此，深入理解焊接变形的动态演变机制，并系统探讨工艺参数对变形行为的影响，对优化焊接工艺和控制变形具有重要的理论和工程意义。
在焊接变形研究领域，国内外学者已经进行了大量富有成效的工作。早期研究主要依靠数值模拟方法通过有限元分析预测焊接温度场、应力场和变形分布。Deng等人使用有限元方法预测了薄板结构的屈曲变形[6]；Murakawa等人基于内在应变的概念开发了一种大规模焊接问题的迭代子结构方法[7]。然而，数值模拟结果的准确性高度依赖于材料高温热物理参数的可靠性以及热源模型的适用性，计算效率往往无法满足实际工程要求[8]。同时，传统的接触式测量方法（如位移计和应变计）只能获得离散点的变形信息，难以实现全场和动态变形监测[9]。因此，开发能够全面获取焊接变形信息的非接触式光学测量方法已成为焊接变形研究的重要方向。
近年来，数字图像相关（DIC）技术的快速发展为非接触式全场变形测量提供了强大的工具[10]。三维DIC系统通过跟踪试样表面斑点图案的灰度变化，可以实时获取整个焊接和冷却过程中的三维位移场和应变场，其测量精度可达微米级别。与传统接触式测量方法相比，DIC具有非接触、全场测量和适应复杂几何形状的优势[11]。根据DIC在焊接变形测量中的实施阶段，大致可分为两种类型：焊接后的静态变形测量和焊接过程中的动态变形测量。
在焊接后的静态变形测量方面，DIC可以准确捕捉全场残余变形，并进行内部缺陷的无损检测。最早采用DIC技术测量焊接变形的研究人员中，De Strycker等人将他们的结果与有限元模拟结果进行了比较，验证了该方法能够准确捕获冷却至室温后的残余变形[12]。Eshtayeh等人使用数字图像相关技术作为焊接接头的无损检测工具，成功且容易地检测出视觉检查无法发现的内部缺陷[13]。Saranath等人识别并分析了焊接熔池中不同热影响区的特点，利用DIC获得的应变数据和显微检查得到的边界位置来区分不同区域，从而提取每个区域的完整应力-应变曲线[14]。
在焊接过程中的动态变形测量方面，近年来DIC技术逐渐应用于焊接过程中的实时变形监测，即获取焊接过程中的逐帧变形演变信息。Corigliano等人使用DIC评估了S235焊接接头的低周疲劳寿命[15]。Ma等人基于三维热DIC方法研究了薄曲板表面焊接过程中的平面内和平面外变形演变规律，发现平面外变形从碟形转变为鞍形[3]。Huang等人利用DIC技术实时监测铝合金薄板在激光焊接过程中的变形历史，重建了三维位移和变形云图，并识别出四个特征变形阶段[16]。Costa等人通过结合数值模拟和DIC实验分析了摩擦搅拌焊接过程中薄板的变形行为，指出超高速焊接可以有效抑制薄板变形[17]。
除了实验研究外，数值模拟方法也被广泛用于再现焊接变形的瞬态演变过程。Huang等人[18]将数字图像相关测量与热-弹性-塑性有限元方法结合，数值预测了薄板TIG焊接过程的平面外变形，结果在变形模式和不同焊接阶段的振幅方面与实验数据一致。Yuan等人[19]使用热-结构耦合有限元模型模拟了铜合金薄板焊接的热循环，清楚地揭示了平面外变形从快速增加、缓慢松弛到最终稳定的演变过程。Wang等人[20]采用瞬态非线性热-弹性-塑性有限元分析与弹性有限元分析相结合的方法，对薄板对接焊接中焊接引起的屈曲发生机制进行了基准研究，数值预测结果与测量数据一致，并提出了焊接引起屈曲的发生标准和临界条件。这些数值研究都证实，焊接变形经历了生长、松弛和稳定的复杂过程，这与本文的实验结果一致。

**焊接速度作为关键工艺参数之一，对热输入、热循环特性和最终塑性应变分布具有决定性影响[21]。**
关于焊接速度影响机制的研究，一些学者提出了不同的观点。Yuan等人指出，焊接速度通过改变热源移动速率影响高温停留时间和温度梯度，从而调节塑性应变的积累和释放过程[19]。Huang等人的正交分析结果表明，焊接速度对薄板的横向变形影响最大[16]。Costa等人的数值模拟结果进一步证实，超高速焊接可以实现无变形的薄板连接[17]。Lebbal等人使用实验设计方法系统量化了电流、焊接时间和板厚对电阻点焊强度的影响，揭示了参数之间的相互作用，为焊接工艺参数的多目标优化提供了新思路[22]。
在热输入和热循环方面，较低焊接速度会导致热输入增加、高温停留时间延长、热影响区宽度增大以及材料软化加剧；相反，较高焊接速度可以有效降低热输入并缩小热影响区的范围，但可能会增加冷却速率并影响微观结构的演变行为[23]。Yaghi等人对高强度钢板焊接的研究表明，焊接速度通过改变热循环特性影响塑性应变的积累和释放过程[24]。
关于焊接速度对变形行为的影响，现有研究主要集中在残余变形的宏观表征和机制分析上。Mochizuki等人研究了焊接速度对接头角变形的影响，发现角变形随焊接速度的增加而呈非线性减小[25]。Long等人对不锈钢薄板的研究表明，焊接速度的增加可以显著减小平面外变形峰值，但变形模式可能会发生变化[26]。Murakawa等人基于内在应变理论指出，焊接速度通过影响塑性应变的幅度和分布范围来控制残余变形[27]。
尽管在焊接变形领域取得了丰富的成果，但仍存在以下不足：首先，大多数现有研究集中在铝合金和低碳钢等材料上，对Q420低合金高强度钢板焊接变形的系统研究相对较少；其次，大多数研究仅关注焊接后的残余变形状态，缺乏对整个焊接和冷却过程中动态演变行为的深入分析[28]；第三，焊接速度对塑性应变积累和释放过程的双重调控机制尚不明确，特别是变形的空间分布规律随焊接速度变化的演变规律需要进一步探索[29]。
本文以Q420低合金高强度钢板为研究对象，使用三维数字图像相关系统动态监测TIG焊接整个焊接和冷却过程中的平面外变形。通过设置不同的焊接速度测试组，系统分析了整个焊接过程的动态演变特性，并定量建立了焊接速度与变形幅度之间的幂函数关系，揭示了焊接速度对塑性应变积累和释放的双重调控机制。本文研究了焊接速度对板材平面外变形幅度、塑性应变演变以及变形空间分布模式的影响规律，旨在揭示Q420薄板在焊接过程中的变形机制，并为优化高强度薄板钢材的焊接工艺参数提供实验基础。

2. 材料与方法
2.1. 实验材料
图1展示了实验用基材和预处理材料。如图1a所示，实验基材为完整的Q420低合金高强度钢板，尺寸为300毫米×200毫米×2毫米。实验前，对板材表面进行研磨以去除氧化皮，然后用丙酮溶液清洗。为了满足DIC（数字图像相关测量）测量要求，在试板表面制备了随机斑点：首先喷涂白色耐高温底漆，待其干燥后，再喷涂黑色耐高温油漆形成随机分布的斑点图案。

2.2. 焊接工艺
焊接测试使用了CG1-30（改进型）火焰切割机进行TIG（气体保护金属电弧焊）焊接。TIG焊枪使用了直径为3.0毫米的钨电极，保护气体为氩气（Ar），流量为15升/分钟。为了研究工艺参数的影响，设置了一组实验来探讨焊接速度的效果。焊接工艺参数见表1。

2.3. 三维DIC测量系统
采用三维数字图像相关测量系统实时监测焊接和冷却过程中的变形场。该系统使用了XTDIC软件（由中国深圳新拓3D技术有限公司提供，版本：XTDIC_Ver9.7.2_x64_pro_202407），用于系统校准、斑点图像相关性计算、三维位移和应变场重建、感兴趣区域（ROI）分析以及数据导出。ROI计算采用了20×20像素的子区域，步长为40×40像素。系统配备了两台高精度相机（型号XTDIC-CONST-5M，来自德国阿恩斯贝格的Basler公司），分辨率为2448×2048像素，镜头焦距为25毫米。焊接过程中的采样频率为每秒1帧，冷却过程中的采样频率为每30秒1帧，确保能够完全捕捉焊接和冷却过程中的动态变形。

DIC系统的位移测量精度受到校准误差、斑点质量、热气流干扰和相机噪声等因素的影响。本实验中使用了标准棋盘格图案进行校准，校准精度小于0.05。焊接过程中，热辐射可能导致斑点对比度降低，因此使用了图1b所示的1500°C耐高温油漆斑点。在冷却阶段（<200°C），热干扰显著减小，误差在0.01毫米以内。

数据分析使用XTDIC软件进行，计算代表性分析区域（ROI）内的全场三维位移和应变。图2展示了三维数字图像相关测量系统焊接测试台的示意图。

2.4. DIC测量准确性的验证
为了评估三维DIC系统在焊接相关的应变测量中的准确性，本研究通过拉伸试验进行了独立验证，同时使用了机械伸缩计和DIC（图3）。测试材料为同一批次的Q420钢板，加工成哑铃形板状拉伸试样（平行截面宽度20毫米，厚度2毫米，平行截面长度105毫米）。在室温下以2毫米/分钟的加载速率进行单轴拉伸试验，同时使用以下设备：
- 机械伸缩计（Epsilon，量程长度25毫米，轴向应变测量上限10%，最大扭转角5°，精度0.001毫米）来收集试样量程长度范围内的应变；
- 三维DIC系统（配置与焊接测试相同，计算区域设置为20毫米×70毫米）。

图4显示了伸缩计和DIC实验结果的对比图表。作为一种成熟的接触式应变测量方法，伸缩计的准确性已被广泛认可。本研究使用DIC和伸缩计同步测量了同一哑铃试样的拉伸应变。结果表明，对于应变变化趋势和峰值来说，DIC和伸缩计的判断完全一致。DIC和伸缩计的测量结果具有很高的线性相关性，表明DIC能够准确捕捉应变的相对变化、变化率和变化趋势。该方法满足了焊接变形全过程动态分析的研究要求。

3. 结果
3.1. 焊接过程中的变形演变特性
图5显示了整个焊接过程中变形演变特性的云图。在焊接电流36安培、电弧电压14伏特、焊接速度6毫米/秒的条件下，展示了典型试板在焊接过程中及冷却30分钟后的平面外变形演变情况（共六个特征时刻）。

3.1.1. 焊接初期（图5a）
焊接开始大约10秒后，热源位于焊缝的起始位置。此时热输入相对较小，试板的平面外变形主要集中在焊缝的热源附近。最大平面外位移约为0.088毫米。试板整体保持平坦，没有明显弯曲。

3.1.2. 焊接中期（图5b）
热源移至焊缝中部（约30秒后），热影响区显著扩展。试板开始出现整体弯曲趋势。最大平面外位移增加到约2.215毫米，变形呈“山峰”状分布，焊缝区域突出，自由边缘开始轻微隆起。

3.1.3. 焊接结束不久（图5c）
热源移至焊缝末端，焊接过程结束（约50秒后）。此时试板经历了一个完整的热循环，热输入达到峰值，平面外变形急剧增加。最大平面外位移达到约2.8毫米。变形云图显示试板自由边缘中部有明显的向上卷曲，表明发生了不稳定性屈曲。这一时刻标志着焊接热循环的结束和冷却变形的开始。

3.1.4. 初期冷却（图5d）
焊接结束大约2分钟后，试板进入冷却阶段。随着温度下降，材料发生弹性恢复，最大平面外位移减小到1.757毫米。变形模式从焊接结束时的集中卷曲逐渐变为均匀分布。早期冷却阶段的变形恢复主要是由于弹性恢复机制。焊接后立即，试板内部存在较大的温度梯度和弹性应变能。随着热源的移除，试板温度逐渐均匀，材料的弹性模量恢复，弹性应变得到释放。

3.1.5. 冷却中期（图5e）
焊接结束20分钟后，试板温度进一步降低，残余变形继续调整，热应力进一步释放。最大平面外位移减小到1.076毫米。此时试板的整体变形趋于收敛，马鞍形分布特征开始显现。

3.1.6. 冷却30分钟后（图5f）
试板温度降至室温，残余变形稳定。最大平面外位移为1.212毫米，位于试板自由边缘的中部。与冷却中期相比，变形略有回升，推测这是由于冷却后期残余应力的重新分布；焊缝区域的收缩受到周围基材的约束，导致局部 compressive 应力的积累，从而引起轻微的翘曲恢复。这一现象表明，焊接残余变形的最终状态不仅取决于早期冷却阶段的弹性恢复，还受到冷却后期应力重新分布的显著影响。

从上述演变过程可以看出，焊接变形经历了包括热膨胀增长、焊接过程中的不稳定性及突变、冷却初期的弹性反弹以及冷却中期变形的持续减小，直至最终残余变形稳定。焊接结束后的瞬时变形（2.800毫米）远大于最终的残余变形（1.212毫米），表明冷却阶段存在显著的弹性恢复和热应力释放过程。冷却阶段的变形恢复本质上是弹性恢复和热应力释放共同作用的结果。焊接后，试板内部存在显著的弹性应变和温度梯度。随着温度下降，材料的弹性模量恢复，热应力逐渐释放，导致平面外变形显著减小。这一演变规律揭示了焊接变形过程中弹性变形与塑性变形之间的复杂耦合机制，同时也表明，以焊接过程中的最大变形作为评估残余变形的依据会明显高估实际变形。

3.2. 焊接速度对平面外变形的影响
3.2.1. 冷却30分钟后的焊缝位移分析
图6显示了不同焊接速度下的焊缝Z方向位移曲线。如图6所示，所有焊接速度下的焊缝位移曲线均呈现“两端高中间低”的基本形态，即焊缝开始处（X = 0毫米）和结束处（X = 300毫米）的位移较大，而焊缝中部（X = 100~200毫米）的位移较小。这一共同特征反映了两端约束较弱、中部约束较强的普遍规律。这是由于焊接热循环的不均匀性：焊缝两端位于试样边缘，散热条件较好，冷却收缩受限，导致较大的平面外位移；而焊缝中部受到两侧基材的约束，存在显著的热积累效应，变形相对较小。

图7绘制了焊缝最大和最小位移随焊接速度变化的曲线。采用幂函数进行拟合，得到以下关系：最大位移：（= 0.981）；最小位移：（= 0.996）。δmax 和 δmin 分别代表焊缝的最大和最小垂直于平面的位移（毫米），v 是焊接速度（毫米/秒）。焊接速度对垂直于平面变形的影响可以通过热输入（线能量）公式来解释。对于 TIG 焊接工艺，线能量 E 的表达式为：这里，U 代表电弧电压（伏特），I 代表焊接电流（安培），V 代表焊接速度（毫米/秒），η 代表热效率。在这个实验中，U 固定为 14 V，I 固定为 36 A，η 固定为 0.8，因此线能量与焊接速度成反比：焊接速度越低，线能量越高；焊接速度越高，线能量越低。需要强调的是，焊接速度本身并不是变形的直接驱动力。焊接速度与变形之间的负相关本质上源于通过控制热输入（线能量）来调节塑性应变的积累和分布。当焊接电流和焊接电压相同时，在低速焊接过程中，热输入较高，焊缝和热影响区中的材料会经历更长时间的高温热循环。结果，材料的机械性能发生显著变化，导致塑性应变积累增加，冷却后收缩变形较大。高速焊接则导致热输入较低，热影响区减小，塑性应变积累减少，冷却后的变形较小。

3.2.2 焊缝截面线在冷却 30 分钟后的位移分析
图 8 显示了不同焊接速度下焊缝截面的 Z 方向位移曲线。如图 8 所示，所有焊接速度下的截面线位移曲线都表现出一定的波动模式，但曲线形状随着焊接速度的变化而规律性地变化。在低速焊接时，表现为“中部凸起、两侧凹陷”的马鞍形分布；在高速焊接时，则变为“整体向上拱起”的单峰分布。

3.2.3 试件中心点垂直于平面位移变化曲线
焊接变形本质上是热诱导塑性应变的累积结果。为了进一步揭示焊接速度对垂直于平面变形的影响机制，提取了试件中心点（X = 150 mm, Y = 100 mm）在冷却过程中的横向和纵向塑性应变曲线。图 9 显示了不同焊接速度下冷却时间（0–1800 秒，约 32 分钟）内中心点塑性变量的演变规律。图 9 展示了不同焊接速度下的塑性变量演变：（a）横向塑性变形；（b）纵向塑性变形。横向塑性应变演变较为复杂：在初期迅速上升到一个正峰值，然后减小并可能变为负值，最终趋于稳定。随着焊接速度的增加，正峰值显著降低（从 0.1668% 降低到 0.0372%），表明高速焊接减少了横向拉应变的幅度。纵向塑性应变在初期冷却阶段迅速增加，达到一个峰值，然后逐渐减小并稳定下来。峰值应变约为 0.25% 至 0.34%，且峰值出现时间随着速度的增加而提前（从 600 秒提前到 200 秒）。在低速焊接（4.5 mm/s）时峰值最高（0.3379%），但减少幅度也最大，最终残余应变仅为 0.0068%，几乎完全释放。在高速焊接（11.8 mm/s）时，峰值较低（0.2490%），最终残余应变为 0.0365%。
值得注意的是，所有纵向塑性应变曲线在冷却开始后约 400 秒时都显示出明显的应变峰值，随后应变显著减小。这一现象背后的物理机制可以归因于冷却过程中弹性应变和塑性应变之间的竞争和转化。焊接后立即（约 50 秒），试件内部存在较大的温度梯度和热弹性应变。随着冷却阶段温度的下降，材料的弹性模量逐渐恢复，热收缩受到周围冷基材的约束，导致应变短暂增加（弹性应变向塑性应变的转化或约束热收缩）。当温度继续下降到某个临界值时，材料的屈服强度显著增加，增强了其对变形的抵抗力，热应力逐渐释放，使得应变开始减小并稳定。这个峰值的出现标志着冷却过程中“应变积累”与“应变释放”之间的转折点。随着焊接速度的增加，峰值出现时间从大约 400 秒略微提前，这与高速焊接时更快的冷却速率和更早的温度下降有关。

4. 讨论
本研究使用三维数字图像相关（DIC）系统对 Q420 薄板的整个焊接过程变形进行了动态监测，揭示了从热膨胀和不稳定屈曲到冷却弹性恢复及稳定残余变形的完整演变路径。与传统仅关注焊接后残余变形的静态分析方法相比，该方法能够捕捉到焊接过程中变形的突然变化以及冷却阶段的弹性恢复行为，为理解焊接过程中弹性和塑性变形的耦合机制提供了数据支持。特别是，焊接后立即的瞬时变形（2.800 毫米）远大于最终残余变形（1.212 毫米），说明冷却阶段的弹性恢复和热应力释放对残余变形有显著的矫正作用。如果以焊接过程中的最大变形作为评估残余变形的基础，将会导致显著的过高估计。这一结论对工程实践中焊接变形的预测和控制具有重要的指导意义。
黄等人的有限元模拟工作[18]表明，热-弹性-塑性有限元方法可以准确预测不同阶段薄板 TIG 焊接的瞬态垂直于平面变形。数值结果在变形模式和幅度上与 DIC 测量结果高度一致。本研究还通过数值分析揭示了热输入与焊接变形之间的关系，为通过优化热输入来控制变形提供了数值依据。这与本文关于焊接速度通过热输入影响变形幅度的实验结果一致。王等人的[20]研究关于薄板对接焊接的屈曲基准进一步证实了瞬态非线性热-弹性-塑性有限元分析可以有效预测焊接过程中的屈曲行为，计算结果与实验数据一致。Costa 等人[17]指出，超高速焊接可以有效抑制薄板变形。本研究的结果支持了这一结论，尤其是在 TIG 焊接条件下。关于焊接速度对变形的影响，实验结果与热输入理论一致：焊接速度越低，线能量越高，高温停留时间越长，材料软化程度越大，塑性应变的积累越显著，最终残余变形也越大。相反，高速焊接可以有效减少热输入，抑制塑性应变的产生，从而减少残余变形。焊缝的最大和最小位移与焊接速度之间存在良好的幂函数关系（R2 分别为 0.981 和 0.996），这种定量关系可以为 Q420 薄板 TIG 焊接工艺参数的选择提供快速预测工具。本研究的结果与 Mochizuki 等人在高强度钢中观察到的焊接速度增加时角变形非线性减小的现象一致，并将这一规律扩展到了垂直于平面弯曲变形，提供了具体的幂函数表达式。
值得注意的是，塑性应变的演变并不简单地随焊接速度单调变化。尽管在低速焊接（4.5 mm/s）时纵向塑性应变峰值最高，但冷却后应变几乎完全释放（残余仅 0.0068%）；而在高速焊接（11.8 mm/s）时，仍保留了相对较高的残余应变（0.0365%）。这一现象表明焊接速度对塑性应变具有双重调节作用：低速焊接具有较高的热输入，使得塑性应变有足够的积累时间；高速焊接热输入较低，限制了塑性应变的积累，但更快的冷却速率导致明显的应变冻结效应，使得残余应变更多。因此，在设计薄板焊接工艺时，不应仅以峰值变形或峰值塑性应变作为残余变形的唯一依据，而应综合考虑冷却阶段的应力演变特性和应变释放动力学。这一发现与 Wang 等人[29]关于薄板不锈钢焊接过程中塑性应变演变的“积累与释放竞争”讨论一致。
此外，焊缝位移曲线呈现出“两端高、中间低”的分布模式，反映了试件两端约束较弱、中间约束较强的边界效应。随着焊接速度从低速增加到高速，沿切割线的位移曲线从“马鞍形”变为“单峰形”，表明焊接速度不仅影响变形幅度，还改变了变形的空间分布模式。这为后续的焊接变形控制和校正过程设计提供了参考。这种模式变化可能与热影响区宽度及塑性应变分布范围的变化有关：在低速焊接时，热影响区较宽，两侧基材的温度升高显著，冷却后形成两端下沉、中间凸起的“马鞍形”；在高速焊接时，热输入集中，热影响区较窄，变形主要集中在焊缝区域，呈现单峰分布。这一理解为后续焊接变形控制和校正过程的设计提供了依据。
本研究的局限性如下：首先，实验仅在 2 毫米厚的 Q420 薄板上进行，其适用性需要进一步验证其他板厚或不同高强度钢材；其次，实验使用纯氩气作为保护气体进行 TIG 焊接，热源模型与激光焊接、埋弧焊等不同，因此这些结论在应用于其他工艺时需谨慎；第三，DIC 测量受到高温阶段热气体流动干扰的影响。尽管使用了耐高温斑点技术，但应变绝对值仍可能存在一定的误差。未来可以结合数值模拟方法进一步揭示不同焊接速度下温度场、应力场和变形场的时空耦合机制，建立更加通用的变形预测模型。

5. 结论
本研究采用三维数字图像相关（DIC）系统对 Q420 低合金高强度钢板在 TIG 焊接及冷却阶段的整个过程的垂直于平面变形进行了动态监测，系统分析了焊接速度（4.5–11.8 mm/s）对变形演变规律、塑性应变特性和变形空间分布模式的影响。通过实验研究，得出了以下主要结论：

(1) 与大多数仅关注焊接后残余变形或焊接过程中某一阶段变形的现有研究不同，本研究系统地揭示了2毫米厚Q420低合金高强度钢板在TIG焊接条件下的完整（加热+冷却）变形演变路径，特别是“热膨胀—不稳定突变—弹性回弹—残余稳定”各个阶段。冷却阶段的变形恢复主要由弹性恢复和热应力释放主导，而最终的残余变形显著受到冷却后期应力重分布的影响。

(2) 在电流和电压固定条件下，焊接速度越低，热输入越大，垂直于板面的变形也越大；焊接速度越高，变形越小。焊接速度与焊缝最大和最小位移之间的幂函数关系分别为（=0.981）和（=0.996），拟合效果良好。

(3) 焊接速度同时影响着塑性应变的积累和释放过程。随着焊接速度的提高，横向塑性应变的峰值从0.1668%降低到0.0372%；纵向塑性应变的峰值变化时间从600秒缩短至200秒。值得注意的是，在低焊接速度（4.5毫米/秒）下，峰值应变较大但几乎完全在冷却后释放；而在高焊接速度（11.8毫米/秒）下，峰值应变较小，但残余应变较大，这表明变形控制不能仅依赖峰值应变作为单一评价标准。

(4) 在不同焊接速度下，焊缝位移总是表现出“两端大、中间小”的共同特征。然而，随着焊接速度从低速向高速增加，截面位移的形状从“马鞍形”分布变为“单峰”分布，说明焊接速度不仅影响变形幅度，还改变变形的空间分布模式，为后续的变形控制和矫正处理提供了参考。

(5) 为了进一步扩展研究的应用范围，未来可以用强度等级更高的Q550钢板代替基础材料，并系统探讨焊接电流变化对垂直于板面变形的影响规律。这样可以从材料和工艺参数的角度改进高强度钢板焊接变形的控制理论。结合有限元数值模拟，可以反演不同焊接速度下的温度场、相变行为以及应力场的时空分布，揭示“积累-释放”双重调节机制的深度热-冶金-力学耦合机制。

总之，选择合适的焊接速度不仅可以保证焊接效率，还能有效控制Q420钢板的焊接变形。研究结果为优化高强度钢板焊接过程参数提供了实验基础和理论参考。