[发明专利]一种基于Bagging集成的预测模型与粒子群优化算法的激光焊接工艺参数优化方法有效
| 申请号： | 201910751849.5 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110405343B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 胡天亮;李政誉;张承瑞;沈卫东;伍杰 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | B23K26/21 | 分类号： | B23K26/21;B23K26/70 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 王楠 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Bagging集成的预测模型与粒子群优化算法的激光焊接工艺参数优化方法，优化由激光焊接工艺参数预测模型与多目标粒子群优化方法构成，预测模型为采用Bagging模型融合算法将多个基学习器进行模型融合后得到，预测模型建立起激光焊接工艺参数与焊缝质量评定参数之间的非线性映射关系，通过多目标粒子群优化算法最终得到优化后的激光焊接工艺参数，预测准确度更高，可以更好的为激光焊接工艺参数制定提供指导，提高工艺的制定效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bagging 集成 预测 模型 粒子 优化 算法 激光 焊接 工艺 参数 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Bagging集成预测模型与粒子群优化算法的激光焊接工艺参数优化方法，其特征在于，包括步骤如下：确定焊接工艺参数优化目标，收集激光焊接工艺参数的样本数据集；构建机器人激光焊接工艺参数预测模型：采用Bagging模型融合算法将两个以上的基学习器进行模型融合后得到预测模型，通过预测模型建立起激光焊接工艺参数与焊缝质量评定参数之间的非线性映射关系；所述预测模型仅建立起激光焊接工艺参数与单个焊缝质量评定参数间的非线性映射关系，所以分别建立起激光焊接工艺参数与不同焊缝质量评定参数之间的非线性映射关系，形成最终的预测模型；将最终的预测模型与多目标粒子群优化算法结合，对机器人激光焊接工艺参数进行优化。
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