焊接是一种常见的工程材料连接方式,广泛的应用于航空航天、船舶制造、交通轨道、压力容器、精密仪器等行业。焊接过程伴随着大量的热输入,从而导致焊缝及其周围产生不均匀的高热高压环境,且伴随着巨大的温度梯度。材料在瞬态热输入的条件下受热膨胀,同时又受到低温区域材料的制约,当内应力大于屈服点时,材料产生塑性变形;材料冷却后,残余塑变又会带来残余应力。塑性应变和残余应力不仅会对材料构件的刚度、强度、形状精度和安装精度等带来不良影响,而且会使得焊接接头的平整度、耐腐蚀性能等降低。所以针对焊接的应力变形的研究意义重大。本文采用的焊接方式为钨极氩弧焊,研究对象为法兰圈真空设备,在装配过程中对于安装精度要求较高,所以主要就焊接变形控制的问题展开研究。除去相关理论基础的阐述之外,研究内容主要包含四个部分:（1）针对钨极氩弧焊焊接方式的热源模型适用性进行探究,为后续研究提供准确无误的焊接温度场分布模型。以ABAQUS作为焊接有限元仿真的平台来模拟焊缝填料添加的过程;设计温度巡检试验来获取采样点的温度曲线,并对比旋转体热源模型、均匀体热源模型以及双椭球提热源模型的温度仿真结果;对比试验以及三种热源模型仿真下焊缝熔池及其热影响区域尺寸大小。（2）针对大型焊件有限元分析过程耗时耗力的问题,采用固有应变法来快速预测焊接变形量。对法兰圈两条焊缝多层多道焊的焊接顺序进行研究并确定最优焊序;利用局部特征结构热弹塑性计算获取横、纵向固有变形,将固有应变转变成温度载荷进行弹性分析一次生成变形结果;将固有应变法的预测结果与热弹塑性有限元法的结果进行对比。验证了固有应变法在大型焊件焊接模拟中大大降低了计算时间,同时也能保证计算的准确性。（3）外拘束对焊接变形的影响较大,是影响焊接变形的重要因素之一。相比于传统的刚性拘束,动态拘束能够实时的反映外拘束力在焊接过程中的变化效果。在两条焊缝多层多道交叉焊的情况下,建立多场耦合分析模型,利用弹簧单元模拟较低刚度夹具的变形所带来的动态拘束力效果,考虑了变形量对于拘束力的反馈。从拘束刚度、拘束距离、初始拘束力以及拘束宽度四个因素来探讨焊件的变形情况,得出各因素下的变形规律,并利用回归分析对四个因素进行综合评价。（4）基于RBF神经网络方法来实现任意动态拘束因素大小的焊接变形快速预测。以上文的动态拘束分析样本作为训练样本,拘束刚度、拘束距离、初始拘束力以及拘束宽度为输入参数,构件变形量为输出;利用K均值聚类进行求解中心和宽度,并通过违逆法来连接隐层和输出层;将神经网络结构“白箱”化,利用数学解析表达式来描述动态拘束各因素与焊接变形的映射关系。进一步提高了焊接变形预测的速度以及随意性。