Условия образования пустот при сварке трением с перемешиванием на основе машинного обучения

Сварные соединения, полученные сваркой трением с перемешиванием, часто содержат пустоты, которые отрицательно влияют на их механические свойства. В данной работе исследуются условия образования пустот с использованием дерева решений и байесовской нейронной сети. Были рассмотрены три типа входных наборов данных, включая необработанные параметры сварки и расчетные переменные, полученные с использованием аналитической и численной моделей сварки трением с перемешиванием. Проанализированы 108 наборов независимых экспериментальных данных об образовании пустот при сварке трением с перемешиванием трех алюминиевых сплавов: AA2024, AA2219 и AA6061. Анализ на основе нейронной сети, в котором в качестве входных данных использовались параметры сварки, геометрия образца и инструмента, а также свойства материала, позволил предсказать образование пустот с точностью 83,3%. При расчете потенциальных причинных переменных — температуры, скорости деформации, крутящего момента и максимального касательного напряжения на штифте инструмента — с использованием приближенной аналитической модели сварки трением с перемешиванием дерево решений и нейронная сеть обеспечили точность прогнозирования 90 и 93,3% соответственно. При расчете тех же причинных переменных с помощью строгой численной модели обе модели — нейронная сеть и дерево решений — предсказывали образование пустот с точностью 96,6%. Среди этих четырех причинных переменных наибольшее влияние на образование пустот оказывали температура и максимальное касательное напряжение.