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龙图腾网获悉广域铭岛数字科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司申请的专利一种焊接参数确定方法、装置及其介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115609112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211371227.8，技术领域涉及：B23K9/095；该发明授权一种焊接参数确定方法、装置及其介质是由王晓虎;周念念;安磊磊设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊接参数确定方法、装置及其介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种焊接参数确定方法、装置及其介质，涉及焊接技术领域，用于为实际焊接过程提供指导，针对目前的焊接参数确定方式对技术人员要求高、效率低、且无法保证质量的问题，提供一种焊接参数确定方法，通过预先根据焊接材料信息、焊接参数和对应的质量参数的历史数据作为数据集训练预测模型，使得后续可通过输入焊接材料信息以及对输出的质量参数的要求，反推出对应焊接参数，这样得到的焊接参数预期的焊接质量有保障，相比于目前通过技术人员经验反复试错、反复调试的方法，效率更高的同时也不会因为需要进行试产导致大量不合格产品的产出，避免了不必要的损失，更好地满足实际焊接加工工艺的生产需要。

本发明授权一种焊接参数确定方法、装置及其介质在权利要求书中公布了：1.一种焊接参数确定方法，其特征在于，包括： 获取焊接材料信息；其中，所述焊接材料信息包括材厚信息和材质信息； 对所述材质信息进行正则化处理；其中，所述材质信息为对应材质某一特征参数的特征值；根据材质对应不同焊接工艺的需要，选择进行不同的正则化处理； 调用预测模型；其中，所述预测模型为预先以焊接材料信息、焊接参数和质量参数的历史数据作为数据集、基于深度学习框架训练得到的有监督的多输出回归模型，且所述预测模型还是使用自动学习框架建立的多层神经网络模型；所述质量参数包括焊接过程稳定性、质量得分和飞溅率；所述预设质量标准包括：对应焊接过程稳定性的第一阈值、对应质量得分的第二阈值和对应飞溅率的第三阈值； 将所述焊接材料信息输入至所述预测模型中，以获得满足预设质量标准的焊接参数； 其中，所述将所述焊接材料信息输入至所述预测模型中，以获得满足预设质量标准的焊接参数包括： 将所述焊接材料信息作为特征参数输入至所述预测模型中，获取所述预测模型输出的焊接过程稳定性高于所述第一阈值、质量得分高于所述第二阈值、以及飞溅率低于所述第三阈值的所述焊接参数；其中，在车辆白车身的焊接制造过程中，所述第一阈值为95%、所述第二阈值为103，所述第三阈值为5%。

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