Development of AI Control Technology for Laser Keyhole Welding
Notice bibliographique
Résumé
Laser welding is widely used in a variety of fields, including the automotive, aerospace, and electronics industries.In laser keyhole welding, large energy is irradiated over a small area, making it extremely difficult to find the optimum processing conditions to achieve the desired welding specifications.In particular, the search for optimum processing conditions is difficult in the overlap welding of thin plates, and a great deal of time and effort is required to find the best conditions.Overlap welding of thin plates can be done reliably with FSW (Friction Stir Welding), however it requires long processing time and a wide welding allowance, thus increasing the product size.Therefore, in this research, new AI control technology for laser keyhole welding was developed and evaluated.A neural network was used for AI control technology.The neural network using the data of laser keyhole welding with thin SUS 304 plats was firstly developed.And its neural network has been rewritten as an algebraic formula.A program with C language was then created to use that algebraic formulation to search for the optimum conditions on laser processing.As a result, it had been concluded that the proposed new AI control technology for laser keyhole welding could calculate with high accuracy for the desired welding processing conditions, and the proposed technology is very effective for the search of the optimum processing conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».