利用计算机视觉和改进的遗传算法优化焊接热源参数

《Welding in the World》：Optimizing welding heat source parameters using computer vision and an improved genetic algorithm

焊接残余应力影响结构性能，需优化热源模型。本研究结合计算机视觉与改进遗传算法，开发Unity平台软件WHSO.2025a实现熔池实时可视化，支持多层多道焊接参数统一优化。采用简化几何模型减少计算时间，并通过场变量方法验证其高效性。案例验证Q355B单侧V型对接焊4层4道时，熔池形态和残余应力分布与实验数据吻合，证实方法有效性及工程应用潜力。

　　

摘要

焊接过程中产生的残余应力会显著影响焊接部件的结构完整性和性能。准确地对焊接热源进行建模对于可靠地预测温度分布和残余应力至关重要。本研究提出了一种高效的计算方法，通过将计算机视觉技术与改进的遗传算法相结合来优化焊接热源参数。在Unity平台上开发了专用软件WSO.2025a，以实现熔池的实时可视化，并支持多层多道焊接过程的统一优化。该方法采用了简化的几何模型来减少计算时间，同时不牺牲精度。此外，评估了三种焊接激活方法：生死单元法、场变量法和事件序列法，其中场变量法表现出更高的计算效率。通过一个涉及Q355B单面V形槽对接焊板的案例研究验证了该方法的有效性，该焊板具有4层结构且经过4道焊接工序。仿真结果在熔池几何形状和残余应力分布方面与实验数据高度吻合，证明了该方法在实际工程应用中的可行性和潜力。