权利要求书： 1.一种基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：建立搅拌摩擦焊过程有限元仿真模型；步骤2：从建立的有限元仿真模型中提取搅拌摩擦焊焊接过程中表面特征点温度与核心区峰值温度和最低温度的数据集；步骤3：设计支持向量回归机算法模型；给定训练数据(x1，y1)，…，(xN，yN)构成输入空间；其中，xi，i＝1,…,N，为焊件的表面特征点温度，是一个一维输入量；yi，i＝1,…,N，为核心区温度值包括核心区峰值温度和最低温度，是一个一维目标量；SR算法采用非线性变换 把原始输入空间中的数据映射到一个高维特征空间中，再在这个高维特征空间中使用ε不敏感损失函数进行线性回归，从而得到目标量与输入量在原空间内的非线性回归效果即建立焊件表面温度与核心区温度的关联关系；在高维特征空间中构造的最优线性函数为：Tf(x)＝w*φ(x)+b(1)式中w为权值向量；b为偏置项；ε不敏感损失函数的定义为：SR优化的目标函数为：其中C＞0为惩罚系数，决定了对误差大于ε的惩罚程度；为每个样本点引入松弛变量ξi，*ξi有：为求解式(4)，构造Lagrange函数：T其中，α＝[α1,…,αN]≥0， 为Lagrange乘子；分别对w，b求偏微分并令它们等于0，可得式(5)的对偶问题为：其中k(xi,xj)为核函数，选用RBF核函数，其具有光滑性好、径向对称与参数简单优点，函数如下所示：其中σ＞0是可调的核参数；对式(6)进行求解得SR的回归估计如下所示：步骤4：设置支持向量回归机算法模型的参数与核函数，输入焊件表面特征点温度与核心区温度数据，区分训练集和测试集；步骤5：以均方根差为评价标准，对步骤3中的支持向量回归机算法模型进行训练和测试；步骤6：将红外热像仪布置在机床主轴前方，进行单轴肩搅拌摩擦焊实验，通过红外热像仪获得焊接过程中焊件表面特征点温度，使用训练好的支持向量回归机算法模型，将红外热像仪测得的焊件前进侧后退侧特征点温度作为输入，实现焊接过程中核心区峰值温度与最低温度的预测。 说明书： 基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法技术领域[0001] 本发明属于搅拌摩擦焊(FrictionStirWelding，FSW)温度检测领域，涉
声明：
“基于红外热像仪的搅拌摩擦焊核心区温度在位表征方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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编辑：管理员
来源：大连理工大学
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2025年05月23日 ~ 25日 
