溶接後熱処理(PWHT)と熱電対
溶接後熱処理(PWHT)は、溶接によって溶接された構造物の割れや破壊など、溶接された材料の機械的特性を向上させるプロセスである。PWHTは、強度を高めつつ、割れや破壊を減少させるのに役立つ可能性がある。PWHTパラメータを最適化するために、本研究では機械学習とメタヒューリスティクスを組み合わせた。機械学習モデルが目的関数として採用され、サポートベクトル回帰とK-最近傍アルゴリズムが最適化手法として機能した。温度制御 溶接後熱処理(PWHT)は不可欠な応力解放プロセスであ り、溶接後に溶接部を加熱して溶接で残った張力を緩和す ることで、高品質の溶接部を確保する。しかし、不適切なPWHTは残留応力を発生させ、故障を増加させる可能性があります。