Solving multi-criteria optimization problem in submerged arc welding consuming a

资 源 简 介

Solving multi-criteria optimization problem in submerged arc welding consuming a

详 情 说 明

在埋弧焊(SAW)工艺中，多目标优化问题通常涉及平衡焊接质量、生产效率和成本消耗等相互制约的指标。这类问题需要系统性地处理多个输入参数（如电流、电压、焊接速度）与输出响应（如焊缝强度、熔深、能耗）之间的复杂关系。

核心挑战在于： 参数耦合性：焊接参数之间存在非线性交互作用，单独优化某个参数可能导致其他指标劣化 目标冲突：提高熔深往往需要增加电流，但会导致能耗上升和热影响区扩大 工艺约束：必须满足安全规范和材料特性限制

常用解决方法包括： 实验设计(DOE)结合响应面法建立工艺模型 进化算法(如NSGA-II)处理Pareto前沿优化 灰色关联分析将多目标转化为单目标函数

实际应用中需要特别注意焊接材料的特定性——不同母材和焊剂组合会显著改变优化模型的参数敏感性。建议先通过正交试验缩小参数搜索范围，再采用元启发式算法进行精细优化。