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基于WOA-XGBoost模型的电阻点焊熔核直径预测算法
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作者 郑银环 宋宣科 +1 位作者 卢杰 丁刚强 《热加工工艺》 北大核心 2024年第24期53-60,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 电阻点焊 集成学习 WOA优化算法 熔核直径
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