Soude lazè nan mòd penetrasyon pwofon-reprezante yon pwosesis metal trè pwomèt nan manifakti modèn; sepandan, aplikasyon li yo souvan anpeche pa ensidan an nan domaj porosite. Etandone ke fòmasyon pò yo enplike pwosesis fizik ki pa lineyè ak milti-makonnen-epi li difisil pou kontwole *in situ* nan metal opak-prevwa avèk presizyon domaj porosite ak mekanis fòmasyon ki kache yo rete yon defi formidab. Etid parametrik tradisyonèl yo ak modèl aprantisaj machin ki baze sèlman sou paramèt soude anvan tout koreksyon yo soufri de limit konsènan kapasite jeneralizasyon, presizyon nan predi -porosite pwofon, ak entèpretasyon. Pou adrese pwoblèm kritik sa a, etid sa a pwopoze yon kad inovatè Fizik-Informed Deep Learning (PIDL) ki entegre modèl mekanistik ak done eksperimantal, ki vize pou prevwa avèk presizyon nivo porosite pandan soude lazè alyaj aliminyòm yo epi pou elicide mekanis fizik ki responsab fòmasyon yo.
Abòde pwoblèm porosite nan soude lazè -yon fenomèn ki kondwi pa pwosesis konplèks tankou enstabilite twou kle, dinamik pisin fonn, ak solidifikasyon-etid sa a pwopoze yon nouvo kad prediksyon ki entegre simulation nimerik multifizik ak aprantisaj pwofon. Rechèch la kòmanse pa ekstraksyon sistematik kle varyab fizik-ki gen rapò ak estabilite twou klete, jeyometri pisin fonn, koule metal likid, ak karakteristik tèmik-itilize yon modèl miltifizik valide atravè done eksperimantal. Baze sou fondasyon sa a, modèl PIDL devlope a te reyalize yon rediksyon 41% nan erè kare mwayen (MSE) konpare ak modèl tradisyonèl aprantisaj pwofon ki fòme sèlman sou paramèt pwosesis. Pou amelyore entèpretasyon modèl, chèchè yo sentèz varyab fizik sa yo nan karakteristik san dimansyon ak siyifikasyon fizik klè (egzanp, rapò aspè twou kle, nimewo Stokes). Finalman, ak analiz SHAP (Shapley Additive Explanations), etid la te etabli quantitativement-pou premye fwa-enpòtans yerachik divès faktè fizik nan pwosesis fòmasyon porosite a; spesyalman, li te idantifye rapò aspè keyhole ak rezistans koule kondwi pa koule fonn anba kòm de detèminan ki pi enpòtan nan fòmasyon porosite, kidonk bay gid klè pou optimize pwosesis.
Figi 1 montre imaj tipik distribisyon porosite yo jwenn anba divès paramèt soude, apre pwosesis atravè enspeksyon X-ray ak algoritm rekonesans imaj. Figi a montre ke kòm konbinezon paramèt soude yo varye, diferans enpòtan parèt nan kantite, gwosè, ak distribisyon porositë nan kouti soude yo; done porosite sa yo sèvi kòm etikèt pou fòmasyon ki vin apre nan modèl aprantisaj pwofon.
Figi 2 prezante yon dyagram chema nan modèl multifizik nimerik ki te anplwaye nan etid sa a. Lè yo rezoud ekwasyon konsèvasyon yo pou mas, momantòm, ak enèji-epi li enkòpore yon algorithm reyon-trace-modèl sa a kalkile avèk presizyon plizyè refleksyon ak absòpsyon enèji reyon lazè a nan twou kle a. Figi 2(a) montre diskresyon reyon lazè a nan plizyè reyon sub-, yo chak pote yon kantite enèji espesifik; Figi 2 (b) jeyometrik dekri ren lazè a; ak Figi 2(c) vizyèlman rann pwosesis konplèks nan refleksyon miltip sub-ray lazè yo sibi anndan twou kle a. Modèl sa a bay enfòmasyon ki genyen twa dimansyon, tanporè konsènan mòfoloji twou kle yo ak jaden koule pisin fonn-done ki difisil pou jwenn eksperimantal-kidonk bay karakteristik opinyon enpòtan pou konstriksyon modèl PIDL la.
Figi 3 prezante rezilta validasyon modèl miltifizik la, konpare valè eksperimantal mezire ak prediksyon modèl pou pwofondè pisin fonn (figi . 3(a)) ak longè pisin fonn (fig. 3(b)) anba paramèt pwosesis ekstrèm. Rezilta yo demontre yon akò solid ant prediksyon modèl yo ak done eksperimantal yo; spesyalman, erè relatif la pou prediksyon pwofondè pisin fonn tonbe nan seri a nan -6.3% a 20.9%, pandan y ap erè a pou prediksyon longè pisin fonn varye ant -16.9% a 20.4%. Rezilta validasyon sa yo konfime gwo presizyon modèl miltifizik etabli a, ki demontre kapasite li pou bay done varyab fizik serye pou modèl aprantisaj pwofon ki vin apre yo.
Figi 4 montre pèfòmans modèl PIDL-ki resevwa fòmasyon lè l sèvi avèk yon seri done varyab fizik dirèk- nan predi porosite. Figi 4(a) montre ke fonksyon pèt pou tout sub-modèl ki nan kad aprantisaj ansanbl la konvèje efektivman. Figi 4 (b) ak 4 (c) prezante konparezon ant valè yo prevwa ak aktyèl porosite pou fòmasyon yo ak seri tès yo, respektivman. Rezilta yo endike ke modèl PIDL la reyalize yon MSE 0.32 sou seri fòmasyon an ak 0.75 sou seri tès la, kidonk demontre kapasite metòd la pou aprann efektivman relasyon konplèks ki pa lineyè ant varyab fizik ak porosite, ak reyalize prediksyon egzat quantitative.
Figi 5, atravè analiz SHAP, revele klasman enpòtans ak tandans enfliyans divès varyab fizik sou prediksyon porosite. Figi 5 (a) endike ke, pami tout varyab fizik chwazi, vitès maksimòm anba nan koule metal likid la egzèse pi gwo enfliyans sou porosite, ki te swiv pa pwofondè twou kle a. Figi 5(b) montre distribisyon kontribisyon chak karakteristik nan rezilta prediksyon pou chak echantiyon, kote wouj reprezante valè karakteristik segondè yo epi ble reprezante valè karakteristik ki ba. Yon analiz konbine revele ke vitès maksimòm anba a se negatif korelasyon ak porosite (sa vle di, pi fò koule a anba, pi wo a porosite), tandiske pwofondè nan keyhole pozitivman Koehle ak porosite (sa vle di, pi fon nan twou a, se pi wo a porosite).
