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基于响应面法和遗传神经网络模型的高沉积率激光熔覆参数优化
被引量：
27
1
作者
庞祎帆
傅戈雁
+4 位作者
王明雨
龚燕琪
余司琪
徐加超
刘凡
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期146-156,共11页
在大功率激光熔覆成形中,熔覆层的沉积率是决定成形效率及质量等的重要因素。采用Box-Behnken(BBD)及正交法进行了激光熔覆单道沉积实验设计,研究了激光功率、送粉速率、扫描速度和离焦量对沉积率的关系。分别建立了响应面法(RSM)模型...
在大功率激光熔覆成形中,熔覆层的沉积率是决定成形效率及质量等的重要因素。采用Box-Behnken(BBD)及正交法进行了激光熔覆单道沉积实验设计,研究了激光功率、送粉速率、扫描速度和离焦量对沉积率的关系。分别建立了响应面法(RSM)模型和经遗传算法优化的神经网络(GA-BP)模型,同时预测并优化了沉积工艺参数。经遗传神经网络模型优化后的工艺参数得到的最大沉积率为61.74 g/min,高于响应面法优化得到的53.55 g/min。结果表明:遗传神经网络模型的预测、泛化及优化能力要优于响应面法模型,使用遗传算法优化后的神经网络模型可为实现高沉积率激光熔覆成形提供更有效的预估方法。
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关键词
激光加工
激光熔覆
沉积率优化
响应面
遗传算法
神经网络
原文传递
题名
基于响应面法和遗传神经网络模型的高沉积率激光熔覆参数优化
被引量：
27
1
作者
庞祎帆
傅戈雁
王明雨
龚燕琪
余司琪
徐加超
刘凡
机构
苏州大学机电工程学院激光制造技术研究所
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期146-156,共11页
基金
国家重点研发计划(2017YFB1103601)。
文摘
在大功率激光熔覆成形中,熔覆层的沉积率是决定成形效率及质量等的重要因素。采用Box-Behnken(BBD)及正交法进行了激光熔覆单道沉积实验设计,研究了激光功率、送粉速率、扫描速度和离焦量对沉积率的关系。分别建立了响应面法(RSM)模型和经遗传算法优化的神经网络(GA-BP)模型,同时预测并优化了沉积工艺参数。经遗传神经网络模型优化后的工艺参数得到的最大沉积率为61.74 g/min,高于响应面法优化得到的53.55 g/min。结果表明:遗传神经网络模型的预测、泛化及优化能力要优于响应面法模型,使用遗传算法优化后的神经网络模型可为实现高沉积率激光熔覆成形提供更有效的预估方法。
关键词
激光加工
激光熔覆
沉积率优化
响应面
遗传算法
神经网络
Keywords
laser
processing
laser
cladding
deposition
rate
optimization
response
surface
genetic
algorithm
neural
network
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于响应面法和遗传神经网络模型的高沉积率激光熔覆参数优化
庞祎帆
傅戈雁
王明雨
龚燕琪
余司琪
徐加超
刘凡
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
27
原文传递
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