01
Giấy giới thiệu
Hàn laze ở chế độ thâm nhập sâu-thể hiện một quy trình nối kim loại có triển vọng cao trong sản xuất hiện đại; tuy nhiên, ứng dụng của nó thường bị cản trở do xuất hiện các khuyết tật về độ xốp. Vì sự hình thành lỗ chân lông bao gồm các quá trình vật lý kết hợp nhiều-phi tuyến tính cao-và rất khó giám sát *tại chỗ* trong các kim loại mờ đục-dự đoán chính xác các khiếm khuyết về độ xốp và cơ chế hình thành cơ bản của chúng vẫn là một thách thức ghê gớm. Các nghiên cứu tham số truyền thống và mô hình học máy chỉ dựa trên các thông số hàn thô gặp phải những hạn chế về khả năng khái quát hóa, độ chính xác trong việc dự đoán các lỗ chân lông-sâu và khả năng diễn giải. Để giải quyết vấn đề quan trọng này, nghiên cứu hiện tại đề xuất một khung Vật lý-Học sâu thông tin (PIDL) đổi mới. Bằng cách tích hợp mô hình cơ học với dữ liệu thực nghiệm, khuôn khổ này nhằm mục đích dự đoán chính xác tỷ lệ độ xốp trong quá trình hàn laze các hợp kim nhôm và làm sáng tỏ các nguyên nhân vật lý cơ bản đằng sau sự hình thành của nó.
02
**Tổng quan nghiên cứu**
Nghiên cứu này giải quyết vấn đề về độ xốp trong hàn laze-một vấn đề xuất phát từ các hiện tượng phức tạp như mất ổn định lỗ khóa, động lực học của bể tan chảy và sự hóa rắn-bằng cách đề xuất một khung dự đoán mới tích hợp mô phỏng số đa môi trường vật lý với học sâu. Nghiên cứu bắt đầu bằng cách sử dụng mô hình đa vật lý đã được xác thực bằng thực nghiệm để trích xuất một cách có hệ thống các biến số vật lý quan trọng liên quan đến độ ổn định của lỗ khóa, hình dạng bể nóng chảy, dòng chảy kim loại lỏng và các đặc tính nhiệt. Trên cơ sở đó, mô hình PIDL đã được xây dựng; so với các mô hình học sâu truyền thống chỉ được đào tạo dựa trên các tham số quy trình, mô hình này đã giảm đáng kể 41% sai số bình phương trung bình (MSE). Để nâng cao khả năng diễn giải mô hình, các nhà nghiên cứu đã tổng hợp các biến vật lý này thành các đặc điểm không thứ nguyên có ý nghĩa vật lý rõ ràng (ví dụ: tỷ lệ khung hình lỗ khóa, số Stokes, v.v.). Cuối cùng, bằng cách tận dụng phân tích SHAP (Giải thích bổ sung Shapley), nghiên cứu đã tiết lộ một cách định lượng-lần đầu tiên{11}}tầm quan trọng theo thứ bậc của các yếu tố vật lý khác nhau trong quá trình hình thành độ xốp. Các phát hiện này xác định tỷ lệ khung hình lỗ khóa và lực cản dòng chảy do dòng chảy tan chảy xuống là hai yếu tố quyết định quan trọng nhất của sự hình thành độ xốp, từ đó cung cấp hướng dẫn rõ ràng để tối ưu hóa quy trình.
03
Phân tích trực quan
Hình 1 minh họa các hình ảnh phân bố lỗ rỗng điển hình thu được trong các thông số hàn khác nhau, sau khi xử lý thông qua các thuật toán nhận dạng hình ảnh và kiểm tra bằng tia X. Hình vẽ chứng tỏ rằng khi sự kết hợp của các thông số hàn thay đổi, sẽ xuất hiện những khác biệt đáng kể về số lượng, kích thước và sự phân bố các lỗ rỗng trong đường hàn; những dữ liệu về độ xốp này đóng vai trò là nhãn cho quá trình đào tạo mô hình học sâu tiếp theo.
Hình 2 trình bày sơ đồ nguyên lý của mô hình số đa vật lý được sử dụng trong nghiên cứu này. Bằng cách giải các phương trình bảo toàn khối lượng, động lượng và năng lượng-và kết hợp với-thuật toán dò tia-, mô hình này tính toán chính xác phản xạ bội và sự hấp thụ năng lượng của chùm tia laze trong lỗ khóa. Hình 2(a) minh họa sự rời rạc của chùm tia laser thành nhiều tia-con, mỗi tia mang một lượng năng lượng cụ thể; Hình 2(b) mô tả về mặt hình học phần thắt của chùm tia laser; và Hình 2(c) thể hiện trực quan quá trình phức tạp của nhiều phản xạ do các tia laze phụ{10}}thực hiện bên trong lỗ khóa. Mô hình này cung cấp thông tin ba chiều, nhất thời về hình thái lỗ khóa và dữ liệu trường dòng chảy của bể tan chảy{13}}rất khó thu được bằng thực nghiệm-từ đó cung cấp các tính năng đầu vào quan trọng cho việc xây dựng mô hình PIDL.
Hình 3 trình bày kết quả xác thực của mô hình đa vật lý, so sánh các giá trị được đo bằng thực nghiệm với các dự đoán của mô hình về độ sâu bể tan chảy (Hình. 3(a)) và chiều dài bể tan chảy (Hình. 3(b)) trong các thông số quy trình khắc nghiệt. Các kết quả cho thấy sự thống nhất chặt chẽ giữa các dự đoán của mô hình và dữ liệu thực nghiệm; cụ thể, sai số tương đối đối với dự đoán độ sâu bể tan chảy nằm trong khoảng từ -6,3% đến 20,9%, trong khi sai số đối với dự đoán độ dài bể tan chảy nằm trong khoảng từ -16,9% đến 20,4%. Các kết quả xác nhận này xác nhận độ chính xác cao của mô hình đa vật lý đã thiết lập, chứng tỏ khả năng cung cấp dữ liệu biến vật lý đáng tin cậy cho các mô hình học sâu tiếp theo.
