Details

Данная работа посвящена решению проблемы исследования прочностных характеристик шва при ультразвуковой сварке полимерных деталей. Целью является создание системы, которая по параметрам процесса оценивает вероятный результат сварки и определяет параметры, при которых ожидается улучшение результата. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Исследование подходов к суррогатному моделированию 2. Разработка модулей оптимизации гиперпараметров суррогатных моделей на основе машинного обучения, оптимизации аппроксимирующей функции и симуляции эксперимента 3. Анализ методов машинного обучения, подходов к кросс-валидации и методов оптимизации в рамках оптимизации гиперпараметров 4. Проведение тестирования системы на функциях-бенчмарках в рамках задачи оптимизации чёрного ящика В результате тестирования разработанная система показала, что способна существенно сократить количество экспериментов по определению глобального экстремума по сравнению с классическими итеративными методами.

This work tackles the challenge of evaluating the strength characteristics of weld seams produced by ultrasonic welding of polymer parts. Its goal is to create a system that, given the process parameters, predicts the likely welding result and identifies the parameter settings that should enhance that result. Tasks that were solved during the work: 1. Investigation of approaches to surrogate modeling 2. Development of modules for hyper-parameter optimization of surrogate mod-els, optimization of the approximating function, and experiment simulation 3. Analysis of machine-learning and optimization methods based on simulated experiment results 4. Conducting an experiment on an ultrasonic-welding machine using the devel-oped system As a result of testing, the developed system has shown that it can significantly reduce the number of experiments to determine the global extremum compared to classical iterative methods.