نوقشت رسالة الماجستير للباحث سجاد نصيف جاسم في كلية الهندسة جامعة البصرة قسم الهندسة الميكانيكية وتحت اشراف الاستاذ المساعد الدكتور رحيم خزعل مصاول بعنوان نهج المحاكاة والتعلم الآلي للتنبؤ بتوزيع درجة الحرارة في اللحام النقطي بالاحتكاك والتحريك
وتتضمن
 أُنجزت دراسة علمية حديثة تناولت استخدام المحاكاة العددية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بتوزيع درجات الحرارة والسلوك الميكانيكي في عملية اللحام النقطي بالاحتكاك والتحريك (FSSW)، وهي تقنية لحام صديقة للبيئة وفعّالة اقتصاديًا وتُستخدم على نطاق واسع مع المعادن منخفضة درجة الانصهار.

واعتمدت الدراسة على إطار عمل قائم على البيانات يجمع بين التحليل التجريبي والمحاكاة باستخدام برنامج COMSOL وتقنيات التعلم الآلي لتحليل أداء الوصلات الملحومة في المعادن المتشابهة (الألمنيوم/الألمنيوم) وغير المتشابهة (الألمنيوم/النحاس). كما ركزت على دراسة تأثير هندسة أداة اللحام، وبشكل خاص المسامير الملولبة وغير الملولبة، في توزيع الحرارة وجودة الوصلة.

وتمت مراقبة درجات الحرارة أثناء عملية اللحام في الوقت الحقيقي باستخدام كاميرا حرارية ومقياس حرارة بالأشعة تحت الحمراء، وأظهرت النتائج أن درجات الحرارة في اللحام بين المواد المختلفة كانت أعلى بكثير مقارنة بالمواد المتشابهة، حيث بلغت نحو 350 درجة مئوية مقابل 219 درجة مئوية. كما تبين أن استخدام المسمار الملولب يؤدي إلى توليد درجات حرارة أعلى وتحسين خصائص الوصلة.

وأظهرت المقارنات بين نتائج القياس العملي والمحاكاة العددية تطابقًا كبيرًا في توزيع درجات الحرارة داخل منطقة اللحام والمناطق المجاورة. كما تراوحت قيمة قوة القص المتداخل للوصلات الملحومة بين 1.2 و2.54 كيلو نيوتن وفقًا لمعايير عملية اللحام.

وفي الجانب التحليلي، استخدمت الدراسة عدة خوارزميات للتعلم الآلي للتنبؤ بالسلوك الحراري والميكانيكي، حيث أظهرت خوارزمية Random Forest أفضل أداء في التنبؤ بدقة عالية بلغت R² = 0.97 للسلوك الحراري وR² = 0.96 للسلوك الميكانيكي.

وتؤكد نتائج الدراسة أهمية دمج التجارب العملية والمحاكاة العددية وتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات اللحام النقطي بالاحتكاك والتحريك، بما يسهم في تطوير تطبيقات صناعية أكثر كفاءة ودقة.