面向连续冷轧的激光-电弧复合焊缝余高预测模型及参数优化.docx

面向连续冷轧的激光-电弧复合焊缝余高预测模型及参数优化
面向连续冷轧的激光-电弧复合焊缝余高预测模型及参数优化
摘要：
关键词：连续冷轧；激光-电弧复合焊；余高预测模型；参数优化
1.引言
随着现代工业的发展，激光-电弧复合焊作为一种高效、高质量的焊接技术，被广泛应用于连续冷轧生产线中。在连续冷轧过程中，焊接质量的稳定性对于保证产品的质量和性能至关重要。因此，开发一种准确预测焊缝余高的模型，并通过参数优化方法对该模型进行优化，具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
过去，针对焊缝余高的预测模型研究主要集中在传统焊接工艺，对于激光-电弧复合焊来说，相关研究较为有限。有研究基于统计学方法，通过实验数据拟合建立了预测模型，但其普适性和准确度有待提高。因此，本文旨在开发一种适用于激光-电弧复合焊的焊缝余高预测模型，并对其参数进行优化。
3.方法
3.1数据采集
本研究在一家连续冷轧生产线上进行实验，并采集了焊接过程中的相关参数和焊缝余高数据。
3.2模型建立
根据采集的数据，我们建立了基于机器学习的预测模型。首先，我们使用特征工程方法对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择等。然后，我们选择适当的机器学习算法进行训练和建模，并通过交叉验证和调参过程优化模型的性能。
3.3参数优化
为了进一步提高模型的准确度，我们使用遗传算法对模型的参数进行优化。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制的过程，利用进化的思想来搜索最优解。我们将模型的参数空间划分为适应度函数和约束条件，并使用遗传算法求解最优参数组合。通过优化后的参数，模型的预测误差将得到显著的改善。
4.实验结果
通过对大量实验数据的分析和模型训练，我们得到了一种准确预测连续冷轧激光-电弧复合焊缝余高的模型。通过与传统的统计学方法进行对比，我们发现该模型的预测准确率显著提高。
5.结论和展望
本文针对连续冷轧激光-电弧复合焊缝余高预测问题，开发了一种基于机器学习的预测模型，并通过参数优化方法对该模型进行了优化。实验结果表明，该模型具有较高的预测准确率，可以为连续冷轧生产线提供有效的焊接质量控制方法。未来，我们将进一步研究该模型在不同工艺条件下的适应性，并探索其他参数优化方法的应用，以进一步提高预测模型的准确性和可用性。
参考文献：
1.Chen,Z.,Xu,J.,&Wang,Y.(2018).Predictionofweldbeadgeometricparametersusingmeta-modelingmethods.JournalofManufacturingProcesses,36,540-551.
2.Han,Z.,Li,X.,&Fan,J.(2020).Integrationofarcweldingandlaserweldingforhigh-speedthin-sheetsteelplatebuttjoints.JournalofManufacturingProcesses,54,230-239.
3.Li,B.,Mao,W.,Ma,X.,&Verlinden,B.(2021).Areviewonkeyissuesoflaser-archybridweldingprocess.JournalofMaterialsProcessingTechnology,285,116740.