В мировом промышленном производстве сварка занимает важное место, поскольку от степени её развития зависит уровень технологии в металлургии, машиностроении и строительстве. Однако бурное развитие технологий требует повышения качества сварки, автоматизации ее процессов и исследования новых материалов. Поэтому кафедра «Оборудование и технология сварочного производства» Южно-Уральского государственного университета регулярно открывает новые направления исследований. Постдок ЮУрГУ из Китая занимается изучением использование цифровых технологий для прогнозирования качества сварки, которым занимается постдок из Китая. Статья о характеристиках регрессионной модели и искусственной нейронной сети при мониторинге качества сварки опубликована в одном из самых престижных журналов первого квартиля «Journal of Materials Research and Technology». Исследование проводил старший научный сотрудник кафедры «Оборудование и технология сварочного производства» Политехнического института ЮУрГУ, постдок Давэй Чжао. Он выяснил, что качество соединений, выполненных контактной точечной сваркой, можно спрогнозировать, и лучшего всего с этой задачей справляется искусственная нейросеть. Ранее качество швов проверяли уже после работы, используя различные методы контроля. Чтобы спрогнозировать качество сварных соединений, исследователь сделал пять швов. Джавэй Дао отметил, что с качеством сварки коррелирует сигнал мощности. В нем содержится информация о динамическом сопротивлении, а это свойство указывает на состояние швов в процессе сварки. Постдок исследовал вариации сигналов мощности — признаки менялись. На их основе с помощью регрессионной модели и искусственной нейронной сети обратного распространения удалось спрогнозировать диаметр сварочной точки. Этот параметр, а также максимальная нагрузка, которую выдерживают соединения, и условия, при которых они разрушаются, являются основными характеристиками качества сварных швов.