集美大学吴剑钊副教授&江苏科技大学谢阳副教授JMI研究论文|面向低碳高性能制造的316L不锈钢光纤激光焊接参数智能优化

背景：316L不锈钢因其优异的耐蚀性和力学稳定性在高端制造和清洁能源领域广泛应用，光纤激光焊接是其核心连接工艺，但存在高能耗、高碳排放以及工艺参数与焊接质量、低碳目标之间的矛盾。现有优化方法多聚焦力学性能，缺乏对碳排放、接头强度和焊缝形貌的协同优化，且传统预测模型精度和可解释性不足。研究目的：本文旨在提出一种结合堆叠回归集成学习和多目标粒子群优化（MOPSO）的框架，以激光功率、焊接速度和离焦量为关键参数，同步实现碳排放最小化、抗拉强度与焊缝深宽比最大化，为316L不锈钢光纤激光焊接的低碳高性能制造提供技术路径。结论：通过实验验证，该方法有效提升了预测精度和参数优化效果，优化后碳排放降低28.98%，抗拉强度提高25.93%，焊缝深宽比提升13.08%，展示了数字化、智能化方法在焊接工艺绿色转型中的潜力，未来可结合数字孪生与自适应优化控制构建实时决策平台，支持制造业碳减排与高质量发展。