异种钢焊接不再只按距离派活：热、应力与碳迁移一起进目标，仿真中工期与能耗同时下降
核心概要
多机器人焊接异种钢接头时，任务分配不再只按机器人到焊缝的距离来分。新框架把每台机器人当作α势博弈中的参与者，用物理信息神经网络代理反复计算热—力响应，使分配同时考虑残余应力和碳贫化区宽度。在50任务2机器人、100任务3机器人、200任务4机器人三档计算算例中，该框架相对距离驱动的分配策略降低了归一化工期与能耗，并保持更低的预测残余应力和碳贫化区宽度；这些数值是计算预测，需独立实验验证。
深度剖析
协作焊接的任务分配开始把焊接物理耦合写进目标函数，而不只最小化机器人行走距离。 距离驱动的分配方法不显式考虑相邻焊接操作会改变后续操作的热状态与力学响应。 在50任务2机器人、100任务3机器人、200任务4机器人三档算例中，该框架相对距离驱动分配策略降低了归一化工期和能耗，同时保持更低的预测残余应力与碳贫化区宽度。
每台机器人按自己的效用选择任务与顺序，而系统用一个公共势函数衡量整体代价。 α势博弈允许单台机器人效用变化与公共势变化之间存在有界偏差，偏差上界由热、残余应力、碳再分布三项贡献相加得到。 在可行策略空间有限的假设下，势函数的全局最大化解是α纳什均衡，即任何单方面可行偏离带来的效用提升不超过α。
反复的热—力评估由物理信息神经网络代理承担，把瞬态热传导与力学平衡方程写进训练损失。 高保真焊接仿真远贵于几何任务分配计算，直接放进优化循环代价过高。 分配流程用对数线性学习采样候选偏离，用代理评估候选，并周期性用参考物理模型复核所选分配。
启示与展望
结论建立在计算研究之上，覆盖50任务2机器人、100任务3机器人、200任务4机器人三档算例，热输入0.8–1.2 kJ/mm、焊速5–10 mm/s、3道焊、层间温度上限150 °C、保护气98% Ar加2% CO₂；预测的残余应力与碳再分布数值在推广到工业焊接前需独立实验验证。
α不是通用材料常数，而是所采用交互模型引入偏差的上界，需由计算形式估计；对数线性学习的有限时间收敛结论只在精确势博弈及其既定假设下成立，不能自动搬到α势情形；碳贫化区预测依赖所采用的扩散与热历史模型，不应视为所有碳钢/不锈钢组合的通用值；代理的泛化受训练仿真覆盖范围限制；α纳什结果不附带通用收敛速率或无政府代价保证。