工作内容：
针对冷金属过渡（CMT）焊接过程中工艺参数耦合复杂、传统试错法优化效率低的问题，研究团队构建了基于随机森林（Random Forest）的代理模型，并结合贝叶斯优化（Bayesian Optimization）及Expected Improvement（EI）主动学习策略，对送丝速度、焊接速度及电弧长度修正系数等关键参数进行智能搜索与优化。模型不仅能够准确预测焊接接头抗拉强度，还能以较少实验次数快速锁定最优低热输入参数组合，实现焊接工艺的高效设计。
研究价值：
该策略突破了传统经验式参数优化高度依赖人工试验和经验积累的局限，将机器学习引入焊接工艺设计全过程，实现了复杂工艺参数空间的智能探索与精准优化，为智能焊接制造和数据驱动工艺开发提供了可推广的方法体系。
亮点二｜实现接头与母材性能高度等效
工作内容：
基于机器学习优化得到的工艺参数，研究团队成功制备出高质量5052铝合金薄板焊接接头。实验结果表明，焊接接头抗拉强度达到母材的93%以上，同时保持与母材相近的塑性变形能力和断裂特征；电化学极化曲线、交流阻抗谱及腐蚀形貌均与母材高度一致，表现出优异且稳定的耐腐蚀性能，实现了力学性能和耐蚀性能的同步优化。
研究价值：
长期以来，焊接接头性能低于母材一直是薄板铝合金连接领域的重要瓶颈。本研究首次通过机器学习驱动的焊接参数优化，实现了机械性能与耐蚀性能同步逼近母材，为高可靠、高性能铝合金焊接结构制造提供了新的技术路线，也为多目标协同优化提供了重要参考。
亮点三｜揭示性能等效形成机制
工作内容：
研究团队结合偏光显微镜、金相分析、XRD、EDS、电化学测试及断口分析等多种表征手段，对优化焊接接头进行了系统研究。结果发现，机器学习优化后的低热输入工艺有效细化了焊缝晶粒，显著限制了热影响区软化范围，同时抑制Mg元素偏析及β-Al₃Mg₂连续析出，降低了焊缝不同区域之间的电化学差异，从而实现了组织、成分及性能的协同优化。
研究价值：
研究从组织演化、元素分布和腐蚀行为等多个层面揭示了焊接接头性能等效形成的内在机制，阐明了热输入调控与组织均匀化之间的关联规律，为薄板铝合金焊接性能提升及智能工艺设计提供了重要理论依据。
亮点四｜构建数据驱动焊接新范式
工作内容：
本研究建立了"机器学习建模—主动学习优化—实验验证—机理解析"的一体化研究框架，将人工智能算法与焊接工艺开发深度融合，实现了从工艺参数预测、性能优化到机理分析的完整闭环。该框架不仅能够有效解决复杂焊接过程中的非线性参数耦合问题，还兼顾实验效率与预测精度，形成了具有较强泛化能力的数据驱动优化流程。
研究价值：
该研究推动焊接工艺开发由传统经验驱动向智能数据驱动转变，为复杂焊接过程的多目标协同优化提供了新的研究范式。未来，该方法有望拓展应用于不同铝合金、镁合金及高强钢等先进材料连接工艺，为智能制造、高端装备及航空航天等领域的焊接技术发展提供新的技术支撑。
