一种基于机器学习的焊接参数优化方法技术

本发明专利技术涉及汽车零件加工技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的焊接参数优化方法，用于汽车零件的激光点焊焊接，包括以下步骤：步骤S1：准备工作：确定需要焊接的汽车零件焊接点的位置并获取焊接材料类型、焊接材料厚度和焊接要求数据；步骤S2：设计激光点焊工艺参数：根据获取的焊接材料类型、焊接材料厚度和焊接要求数据确定激光点焊的工艺参数数据，激光点焊的工艺参数数据包括激光焊接速度、激光焊接功率密度与激光焊接点状尺寸。本发明专利技术通过训练好的机器学习模型，可以将实时的激光点焊工艺参数输入模型，获得最佳的激光点焊焊接参数配置，大大简化了工艺工程师的工作，减少了人工试验和调整的需要，提高了工作效率。提高了工作效率。提高了工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的焊接参数优化方法


[0001]本专利技术涉及汽车零件加工
，尤其涉及一种基于机器学习的焊接参数优化方法。

技术介绍

[0002]目前，在焊接是广泛应用的工艺及技术，并可能应用在制造诸如汽车、脚踏车、运动器材、机械结构、器具或家具等多种产品。值得注意的是，现今焊接操作相当仰赖操作者的经验。经验不足的操作者可能造成焊件毁损或是连接不够牢固等缺陷。事实上，焊接操作有许多变因，且这些变因可能会影响成品的优劣。例如，待焊接成为一个对象的两种对象的厚度可能不同，且任一个焊接点的两种相邻物件所形成的夹角在不同处也可能不同。
[0003]目前的激光焊接是汽车材料连接的主要方法之一，由于其焊接效率和精度高，接头的深宽比大，变形小，因此该技术在汽车制造中应用越来越广泛，在激光点焊焊接中，激光焊接速度、激光焊接功率密度与激光焊接点状尺寸的选择会直接影响和焊接质量。因此，参数配置中需要准确选择适当的激光功率密度，以确保点焊的质量，通过传统的焊接参数配置方法，很难准确地预测焊缝的质量，由于焊接过程中受到多种因素的影响，包括材料性质、焊接设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的焊接参数优化方法，用于汽车零件的激光点焊焊接，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：准备工作：确定需要焊接的汽车零件焊接点的位置并获取焊接材料类型、焊接材料厚度和焊接要求数据；步骤S2：设计激光点焊工艺参数：根据获取的焊接材料类型、焊接材料厚度和焊接要求数据确定激光点焊的工艺参数数据，激光点焊的工艺参数数据包括激光焊接速度、激光焊接功率密度与激光焊接点状尺寸；步骤S3:使用机器学习算法建立机器学习模型，机器学习模型为神经网络数学模型，包括输入层、隐藏层和输出层：步骤S4:收集激光点焊工艺参数数据，对激光点焊工艺参数数据进行预处理，获得数据集；步骤S5:使用数据集对神经网络模型进行训练，在训练过程中通过反向传播算法调整网络的权重和偏差；步骤S6:使用独立的测试数据集对训练好的神经网络模型进行评估，通过计算预测结果与实际结果之间的误差指标，评估神经网络模型的性能和准确性；步骤S7:将优化后的神经网络模型应用于实际激光点焊工艺参数优化中：向优化后的神经网络模型输入实时的激光点焊工艺参数数据，利用训练好的神经网络模型输出最佳激光点焊焊接参数配置以及预测焊接质量。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的焊接参数优化方法，其特征在于，所述步骤S3中神经网络数学模型的输入层为神经网络的第一层，输入层用于接收并传递来自数据集的输入数据，所述隐藏层位于输入层和输出层之间，隐藏层设置有一层或多层，用于对输入层传递的数据进行处理和转换，所述输出层为神经网络的最后一层，用于接收隐藏层传递过来的数据，并输出最佳激光点焊焊接参数配置以及预测焊接质量。3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的焊接参数优化方法，其特征在于，所述输入层的表达公式为X＝[x1,x2,...,x
n
]，隐藏层的表达公式为H
N
＝f(W
N
·
H
N
‑1+b
N
)，输出层的表达公式为Y＝f(W
out
·
H
N
+b
out
)。4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的焊接参数优化方法，其特征在于，所述输入层的表达公式中的X表示输入层的数据向量，x1表示输入数据向量中的第一个元素，x2表示输入数据向量中的第二个元素。5.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的焊接参数优化方法，其特征在于，所述隐藏层的表达公式中的H
N
表示第N个隐藏层的输出，f表示激活函数，用于对线性变换的结果进行非线性映射，W表示权重矩阵，N表示从输入层到输出层之...

【专利技术属性】
技术研发人员：李春旺，
申请(专利权)人：天津恒兴机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：