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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种中厚板多层多道焊层道熔合原位检测方法，在离线阶段采集焊接过程的工况信息和原始熔池图像，并从原始熔池图像中提取出熔池几何特征进而生成训练集后，构建并以训练集训练XGBoost分类模型；在建立的XGBoost分类模型中加入贝叶斯优化器，通过贝叶斯优化进行超参数调整，在在线阶段通过训练后的贝叶斯优化下的XGBoost分类模型采集实时熔池图像特征并输出焊接预测结果。本发明使用XGBoost机器学习模型对中厚板多层多道焊层道间的熔合状况可以实现实时预测，在建立的XGBoost分类模型中加入贝叶斯优化器，采用贝叶斯优化，得到最优性能的超参数，获取更好的模型预测效果，为实现焊接过程中的焊接质量实时控制提供思路。
主权项：1.一种中厚板多层多道焊层道熔合原位检测方法，其特征在于，在离线阶段采集焊接过程的工况信息和原始熔池图像，并从原始熔池图像中提取出熔池几何特征进而生成训练集后，构建并以训练集训练XGBoost分类模型；在建立的XGBoost分类模型中加入贝叶斯优化器，通过贝叶斯优化进行超参数调整，在在线阶段通过训练后的贝叶斯优化下的XGBoost分类模型采集实时熔池图像特征并输出焊接预测结果；所述的工况信息包括：中厚板多层多道焊焊接过程中的熔池图像信息、焊接电压、焊接电流信息、送丝速度、焊枪移动速度和保护气气流速度；所述的XGBoost分类模型，通过贝叶斯优化器进行优化，以得到最佳性能超参数获取更高的模型预测效果；该贝叶斯优化下的XGBoost分类模型接收使用焊接电压、焊接电流、熔池的熔宽、熔池上部分边缘的最大曲率半径值、熔池右部分边缘的最大曲率半径值、熔池下部分边缘的最大曲率半径值、送丝速度、焊枪移动速度和保护气气流速度，输出层道熔合状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 中厚板多层多道焊层道熔合原位检测方法
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