This works deals with the determination of the optimized parameters in friction stir welding (FSW) process; this through the determination of the optimal operating conditions (the welding velocity and power) necessary for welding a typical Aluminum alloy material AA2195-T8. A physical model based on the Lagrangian formulation considering a surfacic heat source that moves during the welding process, was applied. The used model predicts the evolution of the thermal field and the maximum temperature over time. Sequential quadratic programming (SQP) was used to solve the constrained multi-objectives optimization problem, in which the objective functions consist to minimize the dissolution time into heat affected zone (HAZ) and the length heat affected zone. In which, the simulated temperature profiles and the natural aging kinetics have been correlated to predict the hardness profiles in the FSW workpiece. The good agreement between the results of the two approaches would it possible to use the proposed numerical model to predict the thermal field and the maximum value of the temperature. The optimization process has demonstrated its robustness and the main results obtained are: the optimal parameters show a reduction of 13.44% in the temperature value at HAZ compared to the initial case, while a reduction of 46.5% in the dissolution time was recorded. The lower hardness zone in the optimal case retracted to the weld midline, the minimum hardness value at the thermal affected zone increases compared to the initial case.

该工作涉及确定搅拌摩擦焊 (FSW) 工艺中的优化参数；这是通过确定焊接典型铝合金材料 AA2195-T8 所需的最佳操作条件（焊接速度和功率）来实现的。应用了基于拉格朗日公式的物理模型，考虑了在焊接过程中移动的表面热源。使用的模型预测热场和最高温度随时间的演变。序贯二次规划 (SQP) 用于解决受约束的多目标优化问题，其中目标函数包括使进入热影响区 (HAZ) 的溶解时间和热影响区长度最小化。其中，模拟温度曲线和自然时效动力学已被关联以预测 FSW 工件的硬度曲线。两种方法的结果之间的良好一致性将有可能使用所提出的数值模型来预测热场和温度的最大值。优化过程证明了其稳健性，获得的主要结果是：与初始情况相比，优化参数显示 HAZ 的温度值降低了 13.44%，同时记录的溶解时间降低了 46.5%。最佳情况下的较低硬度区缩回到焊缝中线，与初始情况相比，热影响区的最小硬度值增加。两种方法的结果之间的良好一致性将有可能使用所提出的数值模型来预测热场和温度的最大值。优化过程证明了其稳健性，获得的主要结果是：与初始情况相比，优化参数显示 HAZ 的温度值降低了 13.44%，同时记录的溶解时间降低了 46.5%。最佳情况下的较低硬度区缩回到焊缝中线，与初始情况相比，热影响区的最小硬度值增加。两种方法的结果之间的良好一致性将有可能使用所提出的数值模型来预测热场和温度的最大值。优化过程证明了其稳健性，获得的主要结果是：与初始情况相比，优化参数显示 HAZ 的温度值降低了 13.44%，同时记录的溶解时间降低了 46.5%。最佳情况下的较低硬度区缩回到焊缝中线，与初始情况相比，热影响区的最小硬度值增加。优化过程证明了其稳健性，获得的主要结果是：与初始情况相比，优化参数显示 HAZ 的温度值降低了 13.44%，同时记录的溶解时间降低了 46.5%。最佳情况下的较低硬度区缩回到焊缝中线，与初始情况相比，热影响区的最小硬度值增加。优化过程证明了其稳健性，获得的主要结果是：与初始情况相比，优化参数显示 HAZ 的温度值降低了 13.44%，同时记录的溶解时间降低了 46.5%。最佳情况下的较低硬度区缩回到焊缝中线，与初始情况相比，热影响区的最小硬度值增加。