热加工工艺

作者：郑银环, 宋宣科, 卢杰, 丁刚强,

关键词：电阻点焊, 集成学习, WOA优化算法, 熔核直径,

电阻点焊是一个多变量相互作用的复杂物理过程，点焊质量容易受很大的不确定性影响，因此本文提出了结合WOA优化算法和XGBoost算法进行电阻点焊熔核直径预测。该模型将主要的工艺参数和板材厚度作为模型的特征输入，将超声波检测的焊点熔核直径作为输出，构建了一个包含102个由7个输入属性组成的实验实例的数据库，用于训练和测试XGBoost回归模型；利用WOA优化算法寻找XGBoost的最优结构，并对WOA优化算法进行改进以提高模型预测准确性。结果表明，WOA-XGBoost模型相较于其他单一机器学习模型具有更高的预测精度。该组合模型可以帮助企业分析影响熔核直径大小的特征因素，同时为调节工艺参数提供理论依据，有望在汽车焊接过程中发挥重要作用。

来源：2024年第24期

《热加工工艺》期刊编辑部

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