申请/专利权人：合肥师范学院

申请日：2024-02-04

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118218770A

主分类号：B23K26/24

分类号：B23K26/24;B23K26/70;G06F30/27;G06F18/2411;G06N3/006;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/04;G06F119/18

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明公开了一种铝钢激光焊接焊缝成形预测方法包括以下步骤：S1，采集参数作为输入；S2，构建改进粒子群算法模型并初始化；S3，解空间内随机初始化C、σ、a和b，建立支持向量机预测模型；S4，计算个体目标函数值并排序，初始化精英个体；S6，更新个体和全局最优值、更新粒子个体速度和位置；S8，将选中个体进行粒子遗传交叉变异，并将更新后种群与上代精英种群进行排序替换；S10，更新粒子种群，剔除靠后个体；更新精英个体种群，更新全局和个体最优；S11，达到要求，结束，否则重复S7‑S10；S12，对组合核SVM模型进行训练；S13，输出最优的焊缝形状和成形质量评估指标。本发明可以更准确地预测焊缝的成形效果，为焊接过程的优化提供指导和参考。

主权项：1.一种铝钢激光焊接焊缝成形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集焊接激光参数、材料属性、材料初始温度和初始形状，并将其作为输入数据；S2，构建改进粒子群算法IPSO模型，初始化种群大小、粒子维度以及最大迭代次数；迭代次数为0时，限制随机初始化粒子速度大小和位置上下限；S3，在IPSO模型的解空间内随机初始化惩罚系数C、核参数σ以及组合权重系数a和b，建立支持向量机SVM预测模型；S4，在IPSO模型中计算个体的目标函数值，以均方差MSE或平均相对误差MAPE最小化作为模型参数选择的优化标准；S5，对个体目标函数的函数值排序，初始化精英个体；S6，更新个体最优值和全局最优值；S7，更新粒子个体速度和位置；S8，将选中个体进行粒子遗传交叉变异，并进行目标函数值计算；S9，将更新后种群与上代精英种群进行排序替换；S10，更新粒子种群，剔除排序靠后的个体；更新精英个体种群，更新全局最优和个体最优；S11，判断是否达到设定的最大迭代次数或精度要求，当达到要求时，优化结束，否则重复步骤S7-步骤S10；S12，将寻优得到的最优模型参数C，σ，a，b，对组合核SVM模型进行训练；S13，输出最优的焊缝形状和成形质量评估指标，所述焊缝形状包括焊缝的长度、宽度、高度和凹陷，所述成形质量评估指标包括残余应力、焊缝硬度以及抗拉强度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥师范学院 一种铝钢激光焊接焊缝成型预测方法

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