基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化

吕小青，王 旭，徐连勇，荆洪阳

基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化

吕小青1, 2，王 旭1，徐连勇1, 2，荆洪阳1, 2

(1. 天津大学材料科学与工程学院，天津 300350；2. 天津市现代连接技术重点实验室，天津 300350)

以焊缝高宽比和深宽比作为优化目标，结合径向基函数神经网络和带精英策略的非支配排序的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ，实现了多目标优化．建立了以焊接电压、送丝速度、焊接速度作为自变量，预测焊缝熔宽、余高和熔深的5种模型，即误差反向传播神经网络、遗传算法优化的误差反向传播神经网络、克里金插值法、径向基函数神经网络和二阶多项式回归模型．对比分析表明，径向基函数神经网络具有较高的预测精度和稳定性，最为合适．最后，利用NSGA-Ⅱ算法实现了以盖面焊和填充焊为应用场景的工艺参数多目标优化，试验证明了该优化方法的有效性．

焊接工艺参数；焊缝形貌；多目标优化；神经网络；多目标遗传算法

熔化极气体保护焊是一种高效率、低成本的连接技术，在许多行业已经得到了广泛的应用．随着科学技术的快速发展，许多工业场景对焊接质量的要求不再局限于单一物理特性，本质上，主要体现在要求调节焊接工艺参数，使得焊缝综合性能(如抗拉强度和焊接变形)整体最优．实际上，这是一个多目标优化的问题，故焊接工艺的多目标优化具有较大的实际应用价值和发展前景．

显然，掌握焊接工艺参数同焊缝物理特性之间的内……