贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

• 作 者: 邓新国 游纬豪 徐海威
• 机 构: 福州大学数学与计算机科学学院,福建星云电子股份有限公司
• 出 处: 电子与信息学报
• 发表日期: 2021年04期
• 关键词: 电阻点焊参数 贝叶斯优化 极限梯度提升机 粒子群优化 Resistance spot welding parameters Bayesian optim
• 基金项目: 国家自然科学基金(61976055)

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可