针对智能化焊接中的熔池质量控制环节,采用端到端的集成学习模型,提出一种更加有效的实时预测方法。基于集成学习算法GBDT建立起焊接参数、熔池尺寸与焊缝背部熔宽之间的预测模型。训练数据集由GTAW焊接仿真数据以及焊接实验数据组成。该模型有效提高了焊接过程中背面熔宽的预测准确性,进而为智能化焊接提供更有效的熔池质量控制。
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