【原】人工智能，基于遗传算法获得优化的焊接工艺参数

人工智能，基于遗传算法获得优化的焊接工艺参数

问题的提出：

当焊接的工件确定之后，其实，熔池的大小也基本上确定了。（熔池太小，焊不住，熔池太大，会焊穿）。现在问题来了，对于这样一个“特定”的熔池，我们的电流、电压、速度，应该是多少？

工业上，通常焊接工艺参数是一个范围，例如

电流：250-300A

电压：26-32V

速度：5-10mm/s

那么，这个时候，就会出现无穷多个组合，我们希望能够确定一个“最优”的焊接工艺参数

“如果…会怎么样”

这是Cast-Designer Weld一个革命性的功能，在设计阶段，就用到了遗传算法，把熔池大小作为输入条件，通过几十上百次的计算，获得最优的能量与速度。

这个最优的条件，将会符合：

1、 输入的能量为小

2、 效率为高

3、 同样，速度为大

很明显，第一个熔池所对应的工艺参数，优于第二个。如果将来关注焊接变形。第一个的焊接工艺参数将会是我们的首选。

注意，这个计算是基于数学公式的，所以非常快，大概十几秒就计算完了。并没有考虑几何非线性，功率耗损等实际的边界约束。

如需申请 C3P Cast-Designer