FSW焊缝缺陷预测特征

93%精度识缺陷

一种基于横向力均值的搅拌摩擦焊隧道缺陷预测特征，从机器学习挖掘并经物理机制验证。

Guan, Wei · Yang, Chengle · Yuyuan, Cai · Dong, Tan · Shiqi, Zhang · 陈高强 · 崔磊

Journal of Materials Processing Technology 2026

具体参数

隧道缺陷识别准确率

{'zh': '93.0', 'en': '93.0'} %

特征数量

{'zh': '24', 'en': '24'}

试样数量

{'zh': '1278', 'en': '1278'}

技术优势

只用横向力就能预测

在24个时频域特征中，信息增益分析确定横向力均值Fyavg为对隧道缺陷最敏感的特征，无需复杂特征组合即可实现高精度识别。

误差不到7%

仅用四个关键特征构建的决策树模型对隧道缺陷的识别准确率达到93.0%，误判率低，满足在线监测的精度需求。

应用场景

• 搅拌摩擦焊接：在焊接过程中通过横向力信号实时发现隧道缺陷，及时调整参数避免报废。
• 焊接质量监测：将Fyavg作为在线监测指标，替代传统事后超声或X射线检测。
• 工业机器人焊接：集成到机器人焊接系统的力传感器中，实现无人化质量闭环控制。