铝合金的激光熔覆修复

通过对航空航天用超高强7050铝合金进行激光熔覆修复的实验研究,探讨了激光熔覆修复铝合金的可行性。实验采用5kWCO2连续激光器作为加热源,在惰性气体保护隔离箱中,对7050铝合金的板状试样进行了激光单道熔覆、多道搭接熔覆、多层堆积熔覆的实验研究。得到优化的激光熔覆工艺参数,制备了激光熔覆修复试样,并观察了不同激光熔覆区的微观组织以及拉伸断口形貌。实验结果表明,优化激光熔覆工艺参数是:激光功率密度为1.84×104～2.12×104W/cm2,扫描速度为5mm/s,送粉量为1.8～2.4g/min,搭接宽度为1.5mm。采用优化工艺参数熔覆,基底和熔覆区形成良好的冶金结合,熔覆后工件表面平整且基底没有变形。同时,采用干燥的氩气加强对激光熔池的保护可以有效消除铝合金激光熔覆中的缺陷。     

基于NSGA-Ⅱ算法的同轴送粉激光熔覆工艺多目标优化

同轴送粉激光熔覆工艺的稳定性受诸多因素的影响,其工艺参数难以寻优。通过设计以工艺参数(激光功率、送粉速度、扫描速度)为输入、以反映熔覆层形貌和质量的特征参数为响应的中心复合实验,对比分析了响应曲面法的回归模型与神经网络对单道熔覆结果的预测效果。采用多目标优化算法NSGA-Ⅱ对三个工艺参数进行优化求解。结果表明:采用优化后的参数进行激光熔覆的修复件表面硬度增大了17.11%,基体热影响区深度减小了13.90%,熔覆效率增大了6.10%。     

机电设备零件缺陷激光熔覆修复过程温度场模拟研究

温度场是决定机电设备零件缺陷激光熔覆修复质量的重要因素，为了提升激光熔覆修复质量，提出机电设备零件缺陷激光熔覆修复过程温度场模拟方法。建立机电设备零件物理模型，根据该模型分析不同路径下的激光熔覆扫描过程，确立物理模型的信息参数。对物理模型实行网格划分，获取机电设备零件缺陷在修复过程中的温度场分布特征及变化规律。根据分析结果和物理模型对不同搭接率条件下机电设备零件缺陷激光熔覆修复温度场数值进行模拟，依据模拟结果实现激光熔覆修复，以此进一步提升机电设备零件缺陷激光熔覆修复质量。     

光纤激光送丝熔覆修复工艺研究

采用光纤激光器在不锈钢表面进行侧向送丝熔覆修复实验,系统地研究了激光工艺参数对熔覆道形貌影响并确定合适的多道搭接率取值范围,为多道多层送丝激光熔覆修复技术应用提供指导。结果表明:影响熔覆道宏观成形和形貌参数的激光工艺参数主要有激光功率、扫描速度和送丝速度,离焦量的影响相对较小,当激光能量密度为100J/mm2,熔丝率为39.44×10-6 g/J时,可得到稳定平滑的熔覆道;合适的搭接率变化范围为45%~53%,此时多道单层熔覆层表面平整度在100μm以下。     

基于PCA和TOPSIS的激光熔覆最佳工艺参数评价方法

为了提升激光熔覆质量，获取最佳的激光熔覆工艺参数，提出基于PCA和TOPSIS的激光熔覆最佳工艺参数评价方法。在边界条件和假设条件下构建激光熔覆温度场分布模型，利用主成分分析法获取分布模型中主要的工艺参数，并结合TOPSIS方法对激光熔覆最佳工艺参数进行评价，获取最佳的激光功率、扫描速度。仿真实验结果表明，分析熔覆过程中温度场的变化情况，判断激光功率和扫描速度两种工艺参数对激光熔覆的影响；并利用文献方法和所提方法进行对比可知，所提方法进行激光熔覆最佳工艺参数评价的精度最高可达99.12%,评价精度较高，提升了激光熔覆质量。     

激光熔覆曲面基体曲线轨迹成形内部质量与效率影响研究

曲面基体熔覆层内部孔隙与成形效率的预测与控制是曲面类零部件大面积修复与再制造的前提。本文研究激光功率、扫描速度、气流量、圆柱基体半径对“曲面轨迹”成形内部质量(气孔率)与熔覆效率的作用规律。采用响应面法中心复合设计模块构建了工艺参数与响应目标的数学关系模型。通过方差分析,气孔率及熔覆效率R2分别为95.26 %、94.28 %,证明所构建模型的可靠性。四个输入参数对气孔率均有显著的影响,激光功率、扫描速度、圆柱基体半径对熔覆效率影响显著。最后基于所建立模型采用期望函数方法对气孔率最小及熔覆效率最大为目标进行综合优化,获得最佳工艺参数为激光功率1.6 kW,扫描速度7 mm/s,气流量1120 L/h,圆柱基体半径40 mm,气孔率及熔覆效率误差率分别为6.755 %、5.417 %,验证了模型准确性。所建立模型为“曲面基体曲线轨迹”熔覆成形内部质量与效率工艺参数优化及预测控制提供了指导意义。     

激光熔覆工艺修复轧辊技术研究

近年来,激光表面处理技术在轧辊表面处理上应用广泛,文中以轧辊为主要对象,研究激光熔覆工艺在棒材轧辊表面的应用,并对激光熔覆工艺参数进行了讨论。针对激光修复轧辊加工过程中,熔覆质量难以控制的问题,采用改变激光功率、扫描速度、送粉率等激光熔覆工艺参数的方法,通过试验得出工艺参数在激光功率3.7 kW、扫描速度6 mm·s^-1、送粉量19 g·min^-1、搭接系数在40%时,激光的熔覆效果最好。对修复好的轧辊跟踪作业,单槽轧钢量较熔覆前提高了近1倍,经济效益可观。     

基于神经网络和粒子群算法的激光熔覆工艺优化

采用反向传播(BP)神经网络和粒子群算法相结合的方法对激光熔覆过程的工艺参数进行优化。运用BP神经网络建立熔覆带特征(熔覆带高度、熔覆带宽度)与熔覆工艺参数之间的预测模型,利用训练样本对所建立的网络进行训练,形成输入与输出之间的高度映射关系,在此基础上,使用粒子群优化算法对工艺参数进行寻优。试验结果表明,使用该方法优化得到的工艺参数进行加工获得的结果与预期结果有较小的误差,有利于获得预期的熔覆质量。     

铁路车辆车钩再制造激光表面熔覆温度场有限元分析

激光表面熔覆作为一种再制造技术手段被应用于零件表面的修复和强化.针对以激光表面熔覆为主要工艺的铁路货车易磨损零部件车钩的再制造,以有限元方法模拟熔覆过程中熔覆区和基体的温度场.在研究激光表面熔覆数值模拟的热源模型、相变潜热以及网格划分等相关技术的基础上,模拟分析激光束与圆柱内孔表面不同夹角时,预置式激光熔覆和同步送粉式激光熔覆温度场变化,进行对比.模拟结果符合激光表面熔覆的基本规律,可应用于车钩再制造过程中的激光表面熔覆工艺的预估与设计.     

温度场模拟激光熔覆TC11钛合金工艺参数的选择

以通过激光熔覆修复钛合金薄壁件并在钛合金表面获得优质激光熔覆涂层为目标,运用ANSYS软件对同步送粉式激光熔覆的温度场进行了三维建模数值模拟。基于该模型对激光熔覆过程中的温度场分布和工艺参数进行了分析。结果表明,激光扫描方向前方的表面温度场相比后方熔池温度小,等温线密集,温度梯度大,熔覆两道后熔覆道1没有重熔,并且对熔覆道2产生预热作用。激光加工的快速加热和冷却的特性显著,冷却时的冷却速度可达104℃/s,在其他工艺参数不变的情况下,理论上在激光功率P=1100 W,扫描速度v=4 mm/s,光斑直径d=1 mm 时模拟过程可获得良好的冶金结合,为修复薄壁零件提供了借鉴和指导作用。     

基于进化神经网络的激光熔覆层质量预测

为了有效地控制激光熔覆层质量,采用反向传播(BP)算法建立了激光熔覆层质量(熔覆层宽度、熔覆层深度和稀释率)随激光功率、光斑直径和扫描速度变化的进化神经网络预测模型。针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法。经过理论分析和实验验证,在神经网络的输出端得到期望的线性输出,并在训练样本之外,选取了5组工艺参数检验神经网络模型的可靠性,预测结果与相应的实验结果的最大相对误差为2.14%。结果表明,运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,提高激光熔覆层的加工质量。     

钛合金激光表面改性技术研究现状

钛合金密度小,比强度高,具有良好的耐蚀性、疲劳抗力,广泛应用于航空航天、国防、汽车、医疗等领域.然而,钛合金摩擦系数高、对粘着磨损和微动磨损非常敏感、耐磨性差及高温抗氧化性差等缺点,制约了它的应用.表面改性技术,尤其是激光表面改性技术为这一问题的解决提供了一条有效的途径,综述了国内外钛合金激光表面改性技术的研究现状,主要介绍了激光熔覆、激光合金化和激光熔凝技术及其在钛合金表面改性中的应用,并对其存在的主要问题及当前的研究热点:激光表面改性工艺参量优化、激光改性过程中裂纹产生机理及裂纹控制、复合激光表面改性技术、纳米改性层、功能梯度改性层、激光原位合成、激光熔覆非晶涂层、超短脉冲激光表面改性以及激光改性过程的数值模拟等进行了讨论.     

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。     

激光熔覆再制造车轮损伤及寿命评估研究

铁道机车车辆高速重载情况下,车轮损伤日益增多,行业内多采用镟修方法修复损伤车轮,造成了材料的大量浪费。本文利用激光熔覆再制造技术修复损伤车轮,采用动力学仿真软件SIMPACK确定熔覆车轮接触应力及其蠕滑特性,修正了现有基于磨耗数的损伤函数车轮损伤评估模型,并将之用于再制造车轮的损伤评估。建立了激光熔覆再制造车轮寿命评估模型,模型计算结果和车轮设计寿命基本吻合。     

激光熔覆成形薄壁金属制件精度的预测模型

为了控制激光熔覆成形薄壁金属制件的精度，分析了激光熔覆成形金属薄壁的工艺理论和影响因素。采用BP神经网络建立了激光功率、光斑直径、扫描速度和送粉率与金属零件壁厚的非线形关系模型和激光熔覆成形薄壁制件的精度控制系统。通过优化神经网络的权值和阈值，并引入动量因子和学习速率的自适应调整，克服了BP算法容易陷入局部最小值的问题。用实验参数作为训练样本对模型进行训练，并进行了误差分析。实验和仿真结果表明，训练样本和检验样本的最大相对误差分别为1.93％和1.19％，预测精度高。该网络模型可用于优化激光熔覆成形工艺参数和成形金属制件精度的在线实时控制。     

基于神经网络的宽带激光熔覆熔池特征参数预测

为了实现宽带激光熔覆熔池特征的准确预测,从 而对激光熔覆工艺过程进行实时监测、评价及反馈 控制。通过宽带激光熔覆全因素工艺试验采集熔池特征参数样本数据,采用遗传算法优化BP 神经网络的 初始权值和初始阈值,建立激光熔覆工艺参数(激光功率、粉末厚度、扫描速度)与熔池特 征参数之间的 BP神经网络预测模型。利用训练集数据对所建立的神经网络进行训练,形成输入与输出之间 的映射关系, 并利用测试集数据对网络进行测试。试验结果表明,宽带激光熔覆熔池特征参数神经网络预 测模型具有很 高的精度。该神经网络预测模型对激光熔覆过程监测及熔覆层质量控制具有重要意义。     

激光熔覆配油盘零件工艺参数优化研究

大功率激光熔覆配油盘零件工艺参数的优化,是现代表面强化技术研究的一个重点。文章阐述了求解激光熔覆最优工艺参数时遗传算法策略的选取办法,用神经网络方法建立了以激光功率(P)、扫描速度(V)、送粉速率(G)、扫描间距(D)和层厚(ΔZ)等工艺参数与配油盘零件性能之间定量关系模型,通过对参数编码方式、初始群体设定、适应度函数设计、遗传操作设计得到了遗传算法控制参数的最佳配置方案。在MATLAB环境中用遗传算法工具箱得到了适合于激光熔覆配油盘零件的最优工艺参数,实现了配油盘零件性能的优化目标。实践证明由遗传算法得到的最优工艺参数是正确的,对生产实践有很好的指导作用。