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题名超窄间隙电弧焊侧壁根部熔深混合预测模型
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作者
马晶
张爱华
马永强
朱亮
贾彬彬
王平
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省工业过程先进控制重点实验室
兰州理工大学材料科学与工程学院
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2025年第12期141-149,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62173170)。
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文摘
针对超窄间隙电弧焊侧壁根部熔深无损检测难题,提出了机理与数据驱动的混合预测模型。首先,基于热平衡机理和焊缝截面面积数学建模构建了机理主模型,预测侧壁根部熔深基准值;其次,采用粒子群算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)超参数,建立了PSO-LSTM误差补偿模型,预测机理主模型的误差;最终叠加基准值与误差预测值获得最终的预测结果。结果表明:混合预测模型的均方误差(0.0152)和平均绝对误差(0.0914)均低于单一机理模型。对比分析证实,PSO-LSTM补偿模型对机理主模型误差的修正能力更强。钢轨焊接实例验证表明,混合预测模型可用于钢轨焊缝侧壁根部熔深的无损检测,为超窄间隙焊接质量评估与控制奠定了基础。
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关键词
侧壁根部熔深预测
超窄间隙焊接
机理
数据驱动
长短期记忆网络
粒子群算法
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Keywords
sidewall root penetration prediction
ultra-narrow gap arc welding
mechanism
data-driven
LSTM
PSO
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分类号
TG444
[金属学及工艺—焊接]
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