基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头,通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化.结果表明,经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求;将其与遗传算法相结合,在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合.取可执行最优解转速1037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1440 W进行试验验证,焊接接头拉剪载荷达到8860 N,与已报道最优接头相比提高11.4%.RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量,且具有较大的时间及经济优势.