大功率激光焊熔池红外特征分析：支持向量机分类研究

"这篇论文是关于大功率盘型激光焊接技术的研究，主要探讨了如何利用熔池红外特征参数和支持向量机进行焊接质量的分类和预测。在实验中，研究者选择了304不锈钢板作为焊接材料，通过近红外高速摄像机捕获熔池图像，并提取了熔池宽度、匙孔面积、匙孔周长和匙孔质心作为特征参数。这些参数与焊缝宽度（焊接质量的指标）之间进行了关联分析。支持向量机作为一种有效的机器学习工具，被用于构建分类模型，通过网格搜索和粒子群算法优化其参数，以提高预测的准确性。实验结果证明，这种分类方法能够有效地识别大功率盘型激光焊缝宽度的变化，对于实时监控和控制焊接质量具有重要意义。该研究受到国家自然科学基金等多个项目的资助。" 本文深入研究了大功率盘型激光焊接技术，特别是其在304不锈钢板焊接中的应用。大功率激光焊接由于其高效、精确和低热变形的特性，成为了焊接领域的重要技术。然而，焊接过程的复杂性使得焊接质量的实时监控成为一项挑战。为了应对这一问题，研究人员采用近红外高速摄像技术捕捉焊接过程中的熔池热像，这些热像提供了丰富的焊接状态信息。 熔池特征参数，如熔池宽度、匙孔面积、匙孔周长和匙孔质心，被定义并提取出来，它们能够反映焊接过程中的关键动态变化。其中，熔池宽度通常被视为焊接质量的重要指标，因为它直接影响到焊缝的形成和结构稳定性。支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习模型，被用来对这些特征参数进行分类，以实现对焊接质量的预测和评估。 为了优化支持向量机的性能，研究人员采用了网格搜索和粒子群算法来寻找最佳参数组合。这两种优化方法有助于在大量可能的参数配置中找到能最大化模型泛化能力的设置。通过对熔池特征参数的分类，研究者能够建立一个模型，有效地识别和区分不同焊接条件下的焊缝宽度变化，从而对焊接质量进行准确预测。 这项工作不仅展示了支持向量机在焊接质量监测中的潜力，也为大功率激光焊接过程的自动化控制提供了理论基础和技术手段。此外，它还强调了利用非接触式的红外成像技术监测熔池动态的重要性，这种方法可以减少对物理传感器的依赖，提高监测的实时性和可靠性。 这篇论文的贡献在于提出了一种基于熔池红外特征和支持向量机的焊接质量分类方法，这对于提升大功率盘型激光焊接的质量控制水平具有重大意义，也为未来焊接工艺的优化和智能化发展提供了新的思路。