利用人工智能来求取激光焊接的能量输入的方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种用于对基于数据的模型进行训练的方法，以用于根据激光焊接机（2）的运行参数（x）来求取所述激光焊接机（2）向工件中的能量输入，其中，根据所求取的飞溅数目（N）来进行训练。进行训练。进行训练。

【技术实现步骤摘要】
利用人工智能来求取激光焊接的能量输入的方法和设备


[0001]本专利技术涉及一种用于对基于数据的模型进行训练的方法、用于调整激光焊接机的运行参数的方法、试验台、计算机程序以及机器可读的存储介质。

技术介绍

[0002]激光焊接是一种创建的加工方法，以用于制造由不同材料制成的工件的连接。在此，有待连接的工件加载有被聚焦的激光束。由于非常高的强度，所吸收的激光能量导致了工件材料的非常快速的局部的加热，这在短的时间标度上且在空间上非常局部化地导致了共同的熔池的形成。在熔池凝固之后，以焊缝的形式形成了在工件之间的连接。
[0003]为了能够满足对连接强度（以及疲劳强度）的要求而值得期待的是：焊缝的几何形状不低于最小允许的焊缝深度以及最小允许的焊缝宽度。为了实现所期望的焊缝形状，能够如此选择过程参数，以使得材料通过激光辐射的快速的和局部的加热导致在熔池中的汽化。由于由过程引起地迅速地产生的蒸汽压力和与此相关的高的压力梯度或者也由于外部的所输入的气流而将溶化的材料从所述熔池中排出。所形成的金属的飞溅（所谓的焊接飞溅）会导致构件质量的下降，并且/或者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于对基于数据的模型进行训练的方法，所述模型用于根据激光焊接机（2）的运行参数（x）来求取对激光焊接机（2）向工件中的能量输入进行表征的参量，其中，所述训练根据所求取的飞溅数目（N）来进行。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对基于数据的模型进行训练，以根据运行参数（x）将该所求取的对能量输入进行表征的参量作为模型输出参量（）输出，其中，对基于数据的模型的训练根据作为以实验的方式所求取的测量参量（y
exp
）的飞溅数目（N）来进行，并且其中，所述训练也根据作为以仿真的方式所求取的仿真参量（y
sim
）的、以仿真的方式所求取的对能量输入进行表征的参量来进行。3.根据权利要求2所述的方法，其中，在训练时，所述测量参量（y
exp
）和/或仿真参量（y
sim
）借助于仿射变换来变换。4.根据权利要求3所述的方法，其中，在仿射变换时，将所述测量参量（y
exp
）和/或仿真参量（y
sim
）乘以因子，并且该因子根据仿真的模型不确定性（）且根据实验的模型不确定性（）来选择。5.根据权利要求4所述的方法，其中，该因子根据仿真的模型不确定性（）和实验的模型不确定性（）的商来选择。6.根据权利要求4或5中任一项所述的方法，其中，基于数据的模型包含以仿真的方式所训练的第一子模型（GP0）、尤其是高斯过程模型和以实验的方式所训练的第二子模型（GP
V
）、尤其是高斯过程模型，其中，借助于第一子模型（GP0）来求取仿真的模型不确定性（），并且借助于第二子模型（GP
V
）来求取实验的模型不确定性（）。7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于数据的模型包含以实验的方式所训练的第三子模型（GP1）...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：