随机森林回归分析在激光熔覆形貌预测中的应用

激光熔覆修复过程中单道熔覆层形貌极大地影响修复效果,但多工艺参数对熔覆层影响的耦合作用机制尚未被研究清楚,因此,获得不同工艺参数组合与熔覆层尺寸的定量关系是亟待解决的难题。以Inconel 625合金的激光熔覆修复为背景,采用随机森林(Random Forest,RF)算法构建了激光熔覆工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)到单道熔覆层尺寸的回归模型,将模型用于特定熔覆参数组下单道尺寸的预测;同时在给定期望的单道熔覆层尺寸参数时,基于Gini不纯度选择强关联因子构建了工艺参数预测模型。结果表明,激光熔覆工艺参数预测模型的预测误差小于4%,能够准确地估计加工特定单道熔覆层截面几何形状所需的激光熔覆工艺参数。     

激光熔覆层形貌尺寸预测研究

激光熔覆过程中工艺参数对熔覆层形貌有很大影响,利用多元线性回归分析确定了主要工艺参数（激光功率、扫描速度、送粉速率）和熔覆层形貌（熔覆层高度、宽度）之间的对应关系。     

基于遗传神经网络的镍基高温合金激光熔覆层形貌质量预测

采用反向传播(back propagation,BP)人工神经网络(artificial aeural network,ANN)和遗传算法建立了激光熔覆层形貌质量(熔覆层高度、宽度及稀释率)与激光功率、送粉速率和扫描速率之间的遗传神经网络预测模型.设计正交试验得到预测模型训练样本数据,并在正交试验的基础上,用极差分析法分析了各加工参数对熔覆层形貌质量各个指标的影响规律.经过试验验证,遗传神经网络模型预测值与试验实测值误差不大于4.6%.结果表明,运用该模型可以为准确的选择镍基高温合金激光熔覆参数提供一定参考,从而有利于提高镍基高温合金激光熔覆层形貌质量.     

工艺参数对送粉激光熔覆层几何形貌的影响

系统地研究了Ｎｉ基合金自动送粉激光熔覆工艺参数对熔覆层几何形貌的影响。重点讨论了一一些参数和如激光作用能量密度、作用时间、送粉速率、扫描速度等对熔覆层宏观质量的影响规律。利用金相法检测了熔履层的几何参数。为解释工艺参数对熔覆层宏观质量的影响提出了送粉不各种各样科班经的概念,并利用检测的熔覆层宏观参数计算了覆盖率。覆盖率随扫描速度增加而减小,随送粉速率的增加而增。在本试验条件下,研究结果表明,随激光     

钛合金单道激光熔覆工艺的研究

为获得钛合金单道单层激光熔覆的最优工艺参数,采用正交实验方法,进行激光熔覆成形试验。先找出激光功率、扫描速度和送粉速率对熔覆层几何尺寸的影响规律,再对比不同工艺条件所得熔覆层的表面及截面质量。通过对比分析,得到一组用于单道单层激光熔覆的最佳工艺参数组合,为以后激光熔覆成形试验提供了数据参考。     

激光熔覆层形貌预测对比分析

将多元线性回归分析和遗传神经网络对比应用于激光熔覆层形貌的预测,确定了主要工艺参数(激光功率、扫描速率、送粉速率)和激光熔覆层形貌(熔覆层宽、高、基体熔深)之间的对应关系.结果表明,多元线性回归分析应用于激光熔覆层的形貌预测是可行的,五组检验数据的平均相对误差为6.05%;基于遗传算法优化的神经网络预测熔覆层形貌是可靠的,五组检验数据的平均相对误差为2.49%.二者相比较,前者应用较方便,能直观的获得熔覆层宽、高、熔深等参数与熔覆层形貌参数之间的函数关系;后者精度相对较高,但运算过程相对复杂,函数关系模糊.一般情况下推荐采用多元线性回归分析.     

基于MPA-BP网络的单道激光熔覆熔深预测方法

针对激光熔覆过程中熔覆层深度无法精确控制问题，提出了基于海洋捕食者(Marine Predators Algorithm, MPA)优化的误差反向传播算法(Error Back Propagation, BP)单道激光熔覆熔深预测模型，以激光功率、扫描速度和送粉速率作为自变量，熔深作为因变量对模型进行评估。通过将该模型结果与PSO-BP、SOA-BP和SSA-BP神经网络的试验结果进行对比，发现MPA-BP预测模型的平均绝对误差为7.414%,拟合优度为0.964,相关数据的试验结果均优于其他模型，表明基于MPA优化的BP神经网络对熔深预测具有更好的稳定性和预测精度。     

基于线性回归和神经网络的金属陶瓷激光熔覆层形貌预测

目的研究激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)与单道熔覆层宏观形貌(宽度、高度、熔池深度)之间的数量关系,以实现对WC-Co50复合熔覆层形貌的预测,从而为牙轮钻头的修复提供参考。方法设计不同的实验参数,利用4k W光纤激光器在牙轮钻头钢15MnNi4Mo表面熔覆单道WC-Co50复合涂层。采用工业显微镜观察单道熔覆层的横截面宏观形貌,并测量其三维尺寸。在上述形貌参数的基础上,分别运用多元线性回归分析和人工神经网络方法,建立关键工艺参数与熔覆层宏观形貌之间的关系模型,并将实验结果与模型预测结果进行对比。结果总体来讲,神经网络对熔覆层形貌的预测结果更为精确,平均相对误差为5.3187%;多元线性回归分析预测的平均相对误差为6.0028%。分析表明,对熔覆层宽度的预测结果最精确,两种方法的平均相对误差仅为1.2999%;对高度及熔池深度的预测结果稍差,平均相对误差分别为8.0586%和7.6237%。结论两种预测方法都具有较高的精度,但神经网络法函数关系不明确,运算过程复杂,需要通过进一步的算法优化来提高预测精度。     

激光熔覆工艺参数对CBN膜层裂纹率的影响

在TC11表面激光熔覆制备CBN膜层,通过研究激光工艺参数与裂纹率关系,控制熔覆层裂纹的产生。采用正交试验,并利用ANSYS软件平台对温度梯度进行研究,利用SEM、EDS对熔覆层截面形貌和成分进行分析。结果表明：对于熔覆层宏观裂纹,随着激光能量密度的增大,裂纹率明显下降,熔覆层质量变好,在激光能量密度为6×104 J/cm2送粉率为1 r/s时涂层质量较好;随着扫描速度增大时,裂纹率呈上升趋势,在扫描速度为3 mm/s、送粉率为1 r/s时裂纹率较小;随着送粉率增加,裂纹率先增加后减小,在送粉率为2.25 r/s、激光能量密度为3.4×104 J/cm2达到最大。对于熔覆层微观裂纹,随着激光功率增加,裂纹率先减小后增加,激光功率为1 800 W时,裂纹率达到最低;随着扫描速度增加,裂纹率也是先减小再增加,扫描速度为4 mm/s时,裂纹率达到最低。经过SEM与EDS分析,通过调整激光熔覆工艺参数,控制熔覆过程中温度场的温度梯度,进而控制熔覆层的裂纹率,可以获得形貌与组织成分良好的涂层。     

镍基碳化钨合金粉末激光熔覆工艺的研究

采用同步送粉方式在16Mn钢表面熔覆镍基碳化钨合金粉末.通过对不同激光熔覆工艺参数下的宏观形貌以及微观组织进行研究分析,较详细地探讨激光熔覆功率以及扫描速度对熔覆层熔覆质量的影响.通过对不同工艺参数下的熔覆层进行显微组织分析以及EDS能谱分析,对熔覆层微观组织种类、分布以及碳化钨硬质相组织分布不均匀性进行研究,总结出激光工艺参数对熔覆层的影响规律.最后得出镍基粉末+30％碳化钨(钴包WC)粉末在功率3.0kW、熔覆速度1000 mm/min的工艺参数下为最佳熔覆效果.     

基于BP神经网络的细晶Ti_2AlNb基合金粉末球磨工艺研究

应用BP神经网络算法分析并预测了高能行星式球磨过程中工艺参数和球磨后Ti_2AlNb基合金粉末的形貌特征之间的关系,建立了粉末参数预测模型。BP网络模型的输入参数为球磨转速,球磨时间,球料比;输出参数为球磨后Ti_2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸。BP网络模型中间隐含层节点数为9,输入、输出函数分别为tansig、purelin。通过检验样本验证了所建立神经网络模型的准确性。结果表明:该模型在容错性和通用性等方面优点突出,可用于预测球磨法制备细晶Ti_2AlNb基合金粉末的晶粒尺寸,还可以弥补各种球磨过程物理模型应用与表述方面的不足,对于实际的粉末冶金工艺研究具有积极的应用价值和指导意义。     

基于人工神经网络模型的铝合金大气腐蚀的预测

用BP神经网络预测了铝合金大气腐蚀,研究了网络的训练精度和预测精度的关系,建立7-5-1的模型结构,模型相关系数为0.8821,预测结果比较理想.利用单一因素敏感性分析,计算了合金元素和环境因素对于铝合金大气腐蚀速率的影响.     

Ni基-WC合金粉末激光熔覆层形貌的预测

基于BP神经网络,建立网络模型对激光熔覆层形貌尺寸进行预测,研究激光熔覆特征信号（蓝紫光信号、红外辐射信号、可听声信号）和激光熔覆形貌（熔覆层高、宽）之间的对应关系。结果表明,该网络模型预测平均误差小,检验精度高,具有较好的预测能力。     

基于 BP 神经网络的 Fe 基合金粉末喷涂工艺参数优化

目的基于BP神经网络具有自学习、自训练和输出预测的功能,将其应用于热喷涂过程中的参数优化问题。方法依托高效能超音速等离子喷涂系统实验平台,以Fe基合金粉末为喷涂材料,将等离子喷涂中的主气流量、电功率和喷涂距离作为模型输入,涂层沉积速率和硬度作为模型输出,不断调整隐含层节点个数,最终建立3-7-2网络结构的BP神经网络以优化工艺参数。利用优化出的工艺参数制备Fe基合金涂层,测试其性能,并计算误差。结果神经网络优化出的最优喷涂工艺参数为:主气流量96L/min,电功率56 k W,喷涂距离95 mm。采用该工艺参数制备涂层,涂层增厚实测平均值为360μm,硬度为672HV0.3,而模型的预测值分别为332μm和611HV0.3,与预测值的相对误差分别为7.8%和9.1%。结论 BP神经网络对等离子喷涂参数优化问题的拟合精度比较高,误差在可以接受的范围之内。将BP神经网络运用于热喷涂工艺参数的优化具有科学性和可操作性。     

基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模

为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。     

基于BP神经网络的并联机构误差分析

以3-UPS/S并联机器人机构为研究对象,构建一种基于虚拟实验与BP神经网络的并联机构输出误差预测模型,能够快速预测并联机器人机构的输出误差。充分考虑并联机构铰链安装误差与铰链轴线误差,建立包含上述输入误差的虚拟样机模型,通过虚拟实验仿真求解该机构输出误差;假定机构零部件在大批量生产情况下误差服从正态分布,构造多组服从正态分布的输入误差样本,进而建立该机构的BP神经网络预测模型。研究结果表明:该BP神经网络模型可以准确、快速地对机构位姿输出误差进行预测,为并联机器人机构的误差分析与精度综合提供了新的依据。     

QT800-2球墨铸铁表面激光熔覆工艺参数多目标优化

目的 为了解决球墨铸铁表面激光熔覆铁基合金过程中熔覆层塌陷、厚度不均等问题,确定旁轴送粉激光熔覆最优工艺参数组,并对参数寻优方法进行对比分析.方法 选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速度)为优化变量和熔覆层表面质量(表面粗糙度、硬度)为优化指标,通过设计L9(34)正交试验进行极差分析,得到优化后的参数组合;通过神经网络预测模型结合NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数寻优.通过对比这两种优化方法对熔覆层表面质量的实际优化效果,确定最优工艺参数组.结果 3个工艺参数对综合质量的影响大小依次为激光功率>扫描速度>送粉速度,正交优化参数组合使得熔覆层表面粗糙度降低23.3％,硬度降低7.1％.而NSGA-II遗传算法优化参数组合可实现表面粗糙度降低40.5％,硬度提升6.6％.最优工艺参数组合为:激光功率4614 W,送粉速度2.6 r/min,扫描速度325.6 mm/min.结论 采用NSGA-II遗传算法能获得比正交试验更快更好的优化效果;通过合理选择工艺参数,能够解决熔覆层塌陷、厚度不均等问题,从而极大地改善熔覆层表面质量.     

基于BP神经网络的新零件材料消耗定额预测方法研究

为精确地预测熔模铸造中新零件材料消耗定额，采用了BP神经网络的方法进行建模。在分析影响各工序零件材料消耗主要因素的基础上，确定了BP神经网络模型的特征参数，并根据实际情况确定了输入层和隐含层的神经元个数，从而确定了模型的结构。用试验数据对模型结构进行训练，最终建立了一个用于新零件材料消耗定额预测的BP神经网络模型。