01
Хартия Въведение
Лазерното заваряване в режим на дълбоко -проникване представлява многообещаващ процес на свързване на метали в съвременното производство; въпреки това приложението му често се възпрепятства от появата на дефекти на порьозността. Като се има предвид, че образуването на пори включва силно нелинейни и много{2}}свързани физически процеси-и е трудно да се наблюдава *in situ* в рамките на непрозрачни метали-точното прогнозиране на дефектите на порьозността и техните основни механизми на образуване остава огромно предизвикателство. Традиционните параметрични изследвания и моделите за машинно обучение, базирани единствено на сурови параметри на заваряване, страдат от ограничения по отношение на способността за обобщаване, точността при прогнозиране на дълбоко-покрити пори и интерпретируемостта. За да се отговори на този критичен проблем, настоящото проучване предлага новаторска рамка за-информирано задълбочено обучение по физика (PIDL). Чрез интегриране на механистично моделиране с експериментални данни, тази рамка има за цел точно да предвиди степента на порьозност по време на лазерното заваряване на алуминиеви сплави и да изясни основните физически причини зад нейното образуване.
02
**Общ преглед на проучването**
Това проучване се занимава с въпроса за порьозността при лазерно заваряване-проблем, произтичащ от сложни явления като нестабилност на ключалката, динамика на стопилката и втвърдяване-като предлага нова прогнозна рамка, която интегрира мултифизична числена симулация с дълбоко обучение. Изследването започва с използване на експериментално валидиран мултифизичен модел за систематично извличане на ключови физически променливи, свързани със стабилността на ключалката, геометрията на стопилката, потока на течния метал и топлинните характеристики. Въз основа на тази основа е конструиран PIDL модел; в сравнение с традиционните модели за дълбоко обучение, обучени единствено на параметри на процеса, този модел постигна значително намаление от 41% на средната квадратична грешка (MSE). За да подобрят интерпретируемостта на модела, изследователите синтезираха тези физически променливи в безразмерни характеристики с ясно физическо значение (напр. аспектно съотношение на ключалката, число на Стокс и т.н.). И накрая, използвайки SHAP (Shapley Additive Explanations) анализ, проучването разкри количествено-за първи път-йерархичното значение на различни физически фактори в процеса на образуване на порьозност. Констатациите идентифицират аспектното съотношение на ключалката и съпротивлението на потока, управлявано от потока на стопилката надолу, като двата най-критични детерминанта за образуването на порьозност, като по този начин предоставят ясни насоки за оптимизиране на процеса.
03
Визуален анализ
Фигура 1 илюстрира типични изображения на разпределението на порите, получени при различни параметри на заваряване, след обработка чрез рентгенова инспекция и алгоритми за разпознаване на изображения. Фигурата показва, че тъй като комбинацията от параметри на заваряване варира, се появяват значителни разлики в количеството, размера и разпределението на порите в заваръчния шев; тези данни за порьозност служат като етикети за последващо обучение на модели за дълбоко обучение.
Фигура 2 представя схематична диаграма на мултифизичния числен модел, използван в това изследване. Чрез решаване на уравненията за запазване на масата, импулса и енергията-и включването на-алгоритъм за проследяване на лъчи-този модел изчислява точно множеството отражения и поглъщането на енергия на лазерния лъч в ключалката. Фигура 2(a) илюстрира дискретизацията на лазерния лъч в множество под-лъчи, всеки от които носи определено количество енергия; Фигура 2(b) геометрично изобразява талията на лъча на лазера; и Фигура 2(c) изобразява визуално сложния процес на множество отражения, претърпян от лазерните под-лъчи вътре в ключалката. Този модел предоставя три{12}}измерна, преходна информация относно морфологията на ключалката и полетата на потока от стопилката-данни, които е трудно да се получат експериментално-като по този начин осигурява критични входни характеристики за изграждането на PIDL модела.
Фигура 3 представя резултатите от валидирането на мултифизичния модел, сравнявайки експериментално измерени стойности с прогнозите на модела за дълбочина на басейна на стопилката (Фигура. 3(a)) и дължината на басейна на стопилката (Фигура. 3(b)) при екстремни параметри на процеса. Резултатите демонстрират силно съответствие между прогнозите на модела и експерименталните данни; по-конкретно, относителната грешка за прогнози за дълбочината на басейна на топене попада в диапазона от -6,3% до 20,9%, докато грешката за прогнози за дължината на басейна на стопилка варира от -16,9% до 20,4%. Тези резултати от валидирането потвърждават високата точност на установения мултифизичен модел, демонстрирайки способността му да предоставя надеждни физически променливи данни за последващи модели на дълбоко обучение.
