激光切割中工艺参数的混合机制与数据驱动优化方法

《COMPUTERS IN INDUSTRY》：A hybrid mechanism and data-driven optimization method of process parameters in laser cutting

激光切割质量受过程参数影响显著，需优化参数以控制毛刺和热影响区。传统方法存在物理模型缺失、数据驱动模型忽略温度场信息的局限性。本文提出混合优化方法：1）构建实验平台，采用全因子设计采集多参数数据；2）通过COMSOL建立电极切割物理模型，提取高精度温度场信息；3）设计双输入分支的物理信息神经网络（PINN），融合参数与温度场数据，引入注意力机制优化特征融合；4）开发聚类辅助NSGA-II算法，利用历史数据聚类提升优化效率。实验证明该方法在激光切割参数优化中显著提升精度，R2值提高15.6%，毛刺减少32.4%，优于传统SVR、RR和GPR模型。

　　激光切割作为一种高精度、高效率的材料加工技术，其质量直接受到工艺参数的影响。这些参数决定了材料在高温下的熔化、汽化或化学反应过程，从而影响切割效果。因此，选择和优化工艺参数对于获得高质量的激光切割结果至关重要。近年来，机器学习技术在工艺参数优化方面展现出良好的效果，尤其是在建立连接工艺参数与质量指标的替代模型方面。然而，现有的模型往往忽略了激光切割过程中生成的关键温度场信息，而这对于理解切割过程的机理具有重要意义。为了解决这一问题，本文提出了一种结合物理机制与数据驱动的优化方法。

首先，建立了一个激光切割实验平台，采用五因素三水平的全因子设计方法进行数据采集。这种设计能够全面覆盖不同工艺参数组合的影响，从而获得丰富的实验数据。其次，构建了详细的激光切割物理模型，以模拟关键的温度场信息，弥补实际生产环境中温度场数据不足的问题。通过这种方式，可以更准确地反映切割过程中的热行为，为后续的优化提供坚实的基础。

随后，设计了一种新型的物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network, PINN），该网络包含两个输入分支：一个用于处理工艺参数，另一个用于处理来自物理模型的温度场数据。PINN的核心在于其融合层，该层通过注意力机制选择性地整合与工艺参数最相关的机理特征，从而实现对三个关键质量指标——横截面毛刺（Cross-Section Burr, CSB）、切割表面毛刺（Cutting Surface Burr, CTB）和热影响区（Heat-Affected Zone, HAZ）的准确预测。这种结构不仅提升了模型的预测能力，还增强了其对复杂物理现象的理解。

在优化阶段，提出了一种基于聚类的非支配排序遗传算法 II（Clustering-Assisted Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, CA-NSGA-II）。该算法利用训练好的 PINN 作为替代模型，通过非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）生成候选的工艺参数集。为了进一步提高优化效率，采用聚类策略筛选出与候选参数最相似的三个工艺参数，并对相应的机理特征进行加权处理，以优化模型的机理分支输入。接着，定义了决策变量、约束条件和优化目标，以确保模型在实际应用中的有效性。

为了验证所提出方法的有效性，本文进行了实际测试，并将其与传统优化技术进行了比较。实验结果表明，该混合方法在提升激光切割质量方面表现出色，验证了其相较于现有方法的优越性。此外，本文还探讨了不同优化方法在训练集和测试集上的预测性能。结果显示，支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）和岭回归（Ridge Regression, RR）表现最差，特别是在测试集上，其 R2 值甚至低于零。这主要是由于本研究中的数据特征不适合这些方法。SVR 对数据的尺度和分布非常敏感，当存在较大的特征差异或噪声时，其性能会受到显著影响。

本文提出的混合方法不仅结合了物理机制和数据驱动技术，还通过实验平台的建立和物理模型的构建，确保了温度场信息的全面性和准确性。此外，通过 PINN 的设计和 CA-NSGA-II 的优化，提高了模型的预测能力和优化效率。这种方法在实际应用中展现出良好的效果，能够有效提升激光切割的质量和效率。

在工业应用中，激光切割因其非接触、无磨损、高精度和快速的特点，被广泛应用于制造、医疗和金属加工等领域。然而，传统的优化方法在处理高维、非线性系统时存在一定的局限性。例如，实验设计方法如田口方法和响应面法（Response Surface Methodology, RSM）虽然能够系统地研究参数的影响，但需要大量的实验，且假设参数之间存在线性或二次关系，限制了其对复杂非线性交互的建模能力。数值模拟方法如有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）虽然能够预测过程结果，但计算成本高，且往往依赖于简化的假设，这些假设在实际复杂系统中可能并不成立。统计方法如回归、方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）和灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）虽然能够分析数据并识别参数关系，但对数据质量敏感，且假设特定的分布或关系，这在高维或复杂模型中可能并不适用。

机器学习（Machine Learning, ML）作为一种重要的人工智能分支，近年来在工艺参数优化方面取得了显著进展。传统的 ML 算法如随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）、岭回归（Ridge Regression, RR）和高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）在非线性系统建模中表现出良好的能力，能够有效捕捉输入特征与输出响应之间的复杂关系。这些算法允许计算机系统分析大规模数据集，识别模式，并在无需显式编程的情况下进行预测或决策。RFR 和 RR 在电子束焊接参数优化中表现出良好的效果，显示出其在工业应用中的灵活性。GPR 在激光粉末床熔融工艺窗口优化中得到了应用，说明其在先进制造工艺复杂参数空间中的有效性。此外，GPR 常常与贝叶斯优化结合使用，以探索复杂的参数空间。在这一框架中，GPR 作为贝叶斯优化的替代模型，近似了工艺参数与质量指标之间的关系。通过评估模型预测的不确定性，贝叶斯优化能够识别最可能提高性能的参数组合。这种方法在复杂工业任务中展现出良好的适应性。

然而，尽管机器学习在工艺参数优化中表现出潜力，但在高维、非线性系统中的应用仍面临诸多挑战。这些挑战包括对过拟合的敏感性、难以建模特征之间的复杂交互，以及在准确性和泛化能力之间的权衡。因此，传统的机器学习方法往往缺乏在复杂工业环境中的鲁棒性。

深度学习（Deep Learning, DL）作为机器学习的一个重要子领域，近年来成为一种引人注目的技术。通过使用多层神经网络，DL 能够从大规模数据中学习更复杂的特征表示，从而在多个领域取得突破，包括计算机视觉、热误差建模和预测性维护。最近，深度学习技术也被探索用于工艺参数优化（Process Parameter Optimization, PPO）。例如，一些研究者提出了基于粒子群优化的可解释多任务神经网络，用于激光焊接的工艺参数优化。还有研究者结合径向基函数神经网络和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行激光焊接的优化。此外，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）也被视为一种有前景的工艺参数优化方法。DRL 允许代理在模拟环境中与工艺进行交互，通过试错调整策略，以优化参数。例如，一些研究者采用了基于 Q 学习的模型无关强化学习方法进行工艺参数优化，而另一些研究者则提出了基于深度强化学习的铣削工艺参数优化方案。在线决策系统结合强化学习和神经网络，用于实时调整注射工艺参数。结合深度学习与进化算法和基于强化学习的优化方法，为工艺参数优化提供了先进的解决方案。在这一框架中，深度学习作为替代模型，用于映射参数与质量指标之间的关系，而进化算法模拟自然选择，用于生成和优化参数组合。适应度函数基于深度学习模型的反馈，引导优化过程向全局最优迈进。这种方法充分利用了深度学习的预测能力和进化算法的全局搜索能力，使其适用于复杂的工业任务，如激光切割。强化学习进一步通过代理与模拟环境之间的持续交互，增强了动态参数优化的能力。基于强化学习的优化方法通过持续的交互，能够实现动态参数优化，适应复杂的工况条件。这种方法在动态、多维工业环境中特别有效。然而，尽管深度学习和进化算法具有强大的能力，但在结合物理机理方面仍面临挑战，尤其是在处理动态变量如温度场时。同样，强化学习在处理高维交互和复杂工业系统中的泛化能力方面也存在一定的困难。因此，探索基于物理机理的工艺参数优化方法，可以增强对动态过程和复杂物理现象的理解，提高优化过程的可靠性和准确性。

在实际应用中，依赖于数据驱动方法如深度学习进行激光切割系统的建模，往往忽略了物理机制，特别是温度场在确定质量指标中的关键作用。为了解决这一问题，本文提出了一种结合物理机制与数据驱动的优化方法。该方法通过将物理模型与数据驱动技术相结合，提升了模型的可靠性和可解释性，结合了数据分析的优势与已知的物理原理。这种方法不仅能够提供更准确的预测，还能够更好地适应实际生产环境中的复杂条件。

为了进一步验证该方法的有效性，本文在实验过程中采用了多种优化技术，并对其进行了比较。实验结果表明，该混合方法在提升激光切割质量方面表现出色，验证了其相较于现有方法的优越性。此外，本文还探讨了不同优化方法在训练集和测试集上的预测性能。结果显示，支持向量回归和岭回归在测试集上的表现较差，其 R2 值甚至低于零。这主要是由于本研究中的数据特征不适合这些方法。支持向量回归对数据的尺度和分布非常敏感，当存在较大的特征差异或噪声时，其性能会受到显著影响。因此，传统的机器学习方法在处理高维、非线性系统时仍存在一定的局限性。

本文提出的混合方法通过实验平台的建立和物理模型的构建，确保了温度场信息的全面性和准确性。此外，通过 PINN 的设计和 CA-NSGA-II 的优化，提高了模型的预测能力和优化效率。这种方法在实际应用中展现出良好的效果，能够有效提升激光切割的质量和效率。通过结合物理机制与数据驱动技术，该方法不仅能够提供更准确的预测，还能够更好地适应实际生产环境中的复杂条件。

在工业应用中，激光切割因其非接触、无磨损、高精度和快速的特点，被广泛应用于制造、医疗和金属加工等领域。然而，传统的优化方法在处理高维、非线性系统时存在一定的局限性。例如，实验设计方法如田口方法和响应面法虽然能够系统地研究参数的影响，但需要大量的实验，且假设参数之间存在线性或二次关系，限制了其对复杂非线性交互的建模能力。数值模拟方法如有限元分析虽然能够预测过程结果，但计算成本高，且往往依赖于简化的假设，这些假设在实际复杂系统中可能并不成立。统计方法如回归、方差分析和灰色关联分析虽然能够分析数据并识别参数关系，但对数据质量敏感，且假设特定的分布或关系，这在高维或复杂模型中可能并不适用。

本文提出的混合方法通过实验平台的建立和物理模型的构建，确保了温度场信息的全面性和准确性。此外，通过 PINN 的设计和 CA-NSGA-II 的优化，提高了模型的预测能力和优化效率。这种方法在实际应用中展现出良好的效果，能够有效提升激光切割的质量和效率。通过结合物理机制与数据驱动技术，该方法不仅能够提供更准确的预测，还能够更好地适应实际生产环境中的复杂条件。

为了进一步提升模型的预测能力和优化效率，本文提出了一种基于聚类的非支配排序遗传算法 II（CA-NSGA-II）。该算法利用训练好的 PINN 作为替代模型，通过非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）生成候选的工艺参数集。为了进一步提高优化效率，采用聚类策略筛选出与候选参数最相似的三个工艺参数，并对相应的机理特征进行加权处理以优化模型的机理分支输入。接着，定义了决策变量、约束条件和优化目标，以确保模型在实际应用中的有效性。实验结果表明，该混合方法在提升激光切割质量方面表现出色，验证了其相较于现有方法的优越性。

本文的研究工作分为几个部分。首先，在实验部分，介绍了实验过程和实验平台的建立。接着，在方法部分，详细描述了所提出的方法，包括物理信息神经网络的构建和基于聚类的非支配排序遗传算法 II 的优化过程。在案例验证部分，进行了实际测试，并与传统优化技术进行了比较。在结果讨论部分，分析了实验结果，并探讨了不同优化方法的预测性能。最后，在结论部分，总结了研究的主要发现，并指出该混合方法在提升激光切割质量方面的优势。

综上所述，本文提出了一种结合物理机制与数据驱动的优化方法，用于激光切割工艺参数优化。该方法通过实验平台的建立和物理模型的构建，确保了温度场信息的全面性和准确性。通过 PINN 的设计和 CA-NSGA-II 的优化，提高了模型的预测能力和优化效率。实验结果表明，该混合方法在提升激光切割质量方面表现出色，验证了其相较于现有方法的优越性。该方法不仅能够提供更准确的预测，还能够更好地适应实际生产环境中的复杂条件，为激光切割工艺参数优化提供了新的思路和解决方案。