摘要: 焊接工艺参数的确定，是水下焊接研究领域的重要内容，但恶劣的焊接环境使之成为研究的难点. 以水下湿法浅水药芯电弧焊(FCAW)为研究对象，将其看成一个多输入多输出(MIMO)的非线性系统，利用支持向量回归机(SVR)提高建模精度和预测速度. 首先在正交试验设计的基础上，利用SVR构建水下焊接模型，并与多元非线性回归及BP神经网络所构建的模型进行拟合精度的比较，然后将SVR模型融入进化算法(EA)的全局优化中，利用模型计算个体的评价函数，通过种群进化操作，得到满足要求的最优参数. 结果表明,该方案具有使用方便，效率高，精度好的优点，并能推广应用于众多类似领域，具有重要的理论和实践价值.