基于数字孪生数据和改进的生成对抗网络模型，对热疲劳损伤的热压焊接电极的温度场进行实时预测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Real-time prediction of temperature field of thermal fatigue-damaged thermos-compression bonding electrode based on digital twin data and improved generative adversarial network model

实时预测热压焊电极温度场的研究基于数字孪生与生成式AI模型，通过构建自更新有限元模型和C-DCGAN算法，解决了传统数值模拟效率低的问题，为电极工艺优化和寿命延长提供可靠依据。

　　
近年来，在热压焊（TCB）工艺的智能化监测领域，研究人员正致力于突破传统实验方法的局限性。本文提出了一种融合数字孪生技术与生成式人工智能的创新解决方案，重点解决了两个关键问题：其一，如何建立可动态更新且适应复杂热疲劳损伤的电极数字模型；其二，如何实现电极表面温度场的快速预测。这一研究在以下几个方面实现了突破性进展。

在模型构建层面，研究团队创新性地采用了"物理仿真-数据驱动"的双轨建模策略。通过建立健康电极的有限元仿真基准模型，结合材料热物理特性与焊接工艺参数，首次实现了对电极内部三维温度场的动态重构。该模型通过周期性更新几何参数和材料属性，能够准确模拟电极在裂纹扩展、表面氧化等典型损伤状态下的温度分布特征。实验数据显示，在初始健康状态预测中，模型与实测温度曲线的吻合度达到97.3%，误差范围控制在±2.5℃以内。

数据生成机制方面，研究团队开发了自适应性数据增强系统。通过构建包含超过2000种损伤模式的仿真数据库，该系统实现了对电极表面温度场的多维度表征。特别针对热疲劳损伤的三维裂纹扩展特征，开发了基于形态学分析的几何修正算法，确保模型在裂纹深度超过0.5mm时仍能保持85%以上的预测精度。这种动态更新的数字孪生体系，成功突破了传统静态模型无法适应复杂损伤演变的瓶颈。

在人工智能模型设计上，研究团队提出了条件式深度卷积生成对抗网络（C-DCGAN）的改进架构。该模型通过引入时空注意力机制，显著提升了温度场图像预测的时空一致性。实际测试表明，模型在预测不同损伤等级（从轻微裂纹到完全断裂）的温度分布时，其均方根误差（RMSE）稳定在3.2℃以下，预测速度较传统方法提升约40倍。特别值得关注的是，该模型在处理非均匀温度场时，能够自动识别并补偿28.6%的噪声干扰。

在工程应用验证环节，研究团队构建了涵盖15种典型工况的测试平台。通过对比实验发现，在电极表面出现0.8mm长度的疲劳裂纹时，传统热电偶监测的温升滞后时间达到8.3秒，而本模型的实时预测系统将响应时间缩短至0.12秒。这种毫秒级响应能力，使得系统能够捕捉到温度场在毫秒级的波动特征，这对预防焊接缺陷（如虚焊、气孔等）具有重要价值。

该研究在方法论层面提出了三项创新：首先，构建了包含几何参数、材料属性、加载历史的动态数字孪生模型，有效解决了传统静态模型无法适应损伤演变的难题；其次，开发了基于物理先验的生成对抗网络训练框架，通过融合热传导方程与统计学习，显著提升了模型的泛化能力；最后，建立了多源数据融合机制，将温度场预测结果与焊接电流、压力参数进行关联分析，使预测模型具备自优化能力。

在应用前景方面，研究团队已与两家电子制造企业开展合作验证。数据显示，在连续12小时的高频焊接工况下，本系统成功将焊接不良率从3.2%降至0.47%，电极寿命延长约35%。特别在处理异种材料（如铜基电极与不锈钢工件的组合）时，模型的温度场预测误差控制在4.1℃以内，较传统方法提升约60%。

未来研究将聚焦于三个方向：首先，开发基于边缘计算的轻量化预测模型，以适应工业现场实时性要求；其次，探索多物理场耦合机制，将机械应力、热化学变化等纳入预测体系；最后，构建开放式的数字孪生平台，支持不同型号电极的模型迁移学习。研究团队计划在2025年完成工业级样机的开发，并建立行业标准的温度场评价体系。

这项研究标志着热压焊工艺监测进入智能化新阶段，其核心价值在于建立了"物理模型-数据驱动"的融合框架。通过将有限元仿真与生成式AI的优势相结合，既保留了传统物理模型的可解释性，又弥补了纯数据驱动模型的泛化不足。这种创新方法不仅适用于电极温度场预测，更为焊接工艺的智能化监控提供了可扩展的技术平台，对推动智能制造在精密焊接领域的发展具有重要实践意义。