基于NSGA-Ⅱ算法的激光熔覆单道成形工艺参数多目标优化

激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明：在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。     

激光熔覆多道搭接成形质量与效率控制方法

目的揭示激光熔覆工艺参数对多道搭接成形质量与效率的耦合作用规律,提高多道搭接熔覆层表面与内部组织质量及成形效率。方法采用响应面中心复合设计建立激光功率、扫描速度、气流量和搭接率与多道搭接表面平整度、熔覆效率及气孔面积之间的数学模型,通过方差分析及检验指标,验证了所建立数学模型的正确性。结果激光功率和气流量对表面平整度的值影响并不显著。表面平整度的值与扫描速度、搭接率成反比;搭接率对熔覆效率的影响较为显著,搭接率的增大使熔覆效率减小;四个工艺参数对于气孔面积都有不同程度的影响,适当增大搭接率和减小扫描速度可以减小熔覆层气孔面积。以表面平整度最好、熔覆效率最高和气孔面积最小为目标优化工艺参数,通过试验获得表面平整度、熔覆效率、气孔面积预测值与实际值的误差分别为1.36%、6.12%、7.89%,进一步验证了该模型的准确性。结论该研究成果为多道熔覆涂层质量、熔覆效率的控制与预测以及工艺参数的优化提供了理论依据。     

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...     

激光熔覆与氩弧焊熔覆、焊条电弧焊熔覆的比较

比较了激光熔覆、氩弧焊熔覆和焊条电弧焊熔覆在试样热变形量、熔覆层几何特征、熔覆效率和设备投资方面的差异.结果表明:这三种工艺各有优缺点,从而有不同的应用领域.本文还指出了导致上述差异的重要原因.     

激光熔覆多道搭接成形及粉末利用率

针对曲面基体激光熔覆多道搭接成形质量及粉末有效利用率问题,采用响应面中心复合设计方法,构建工艺参数与响应输出之间的数学模型,分析工艺参数与多道搭接激光熔覆层平整度、稀释率和粉末利用率之间的影响关系,以获得多道搭接激光熔覆的最佳工艺参数。结果表明：平整度随着激光功率和气流量的增加而减小,随着扫描速度和搭接率的增加而增大;稀释率随着激光功率的增加而增大,随着扫描速度的增加先减小后增大,随着搭接率的增加而减小;粉末利用率随着激光功率的增加而增大,随着扫描速度和搭接率的增加而减小。以平整度大于0.75、稀释率为10%、粉末利用率最大为目标,并基于数学模型对工艺参数进行优化与预测,得到最佳工艺参数为激光功率为1.800 kW、扫描速度为7.000 mm/s、气流量为10.000 NL/min、搭接率为22.744%。以最佳工艺参数制备的熔覆层的平整度、稀释率和粉末利用率与模型预测结果的误差分别为4.645%、3.332%和6.140%,证明了模型多目标优化的准确性。     

基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化

目的 提高45^#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法 构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果 二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113 W、扫描速度为3 m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563 μm降至5.713 μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论 此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。     

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。     

激光熔覆工艺参数对熔覆层质量影响研究

在42CrMo基板上激光熔覆单道钴基合金涂层,采用正交试验,探究激光功率、送粉速率、扫描速度、光斑直径等4个工艺参数对熔覆层几何形貌和稀释率的影响规律.结果表明:激光功率和扫描速度对熔覆高度和熔覆宽度影响较大,激光功率和光斑直径对稀释率影响最大.结合稀释率和熔覆高度与熔覆宽度比值综合评价,获得最优工艺参数组合为激光功率...     

工艺路径对多层多道激光熔覆残余应力的影响

采用盲孔法测量Q345钢块表面多层多道激光熔覆Co基涂层的残余应力,研究了熔覆工艺路径对激光熔覆残余应力的影响.结果表明,平行焊道方向的残余应力远大于垂直焊道方向的应力,且均为拉应力;增加激光熔覆层单层厚度,熔覆层及试板背部基材残余应力明显增大.与两层熔覆层激光焊道平行叠加的熔覆路径相比,采用两层熔覆层垂直交叉的熔覆工艺路径,降低了熔覆层的残余应力,采用分区熔覆且每个区域各熔覆层垂直交叉堆焊的熔覆工艺路径,熔覆层残余应力水平最低;熔覆前对试板进行2 mm的预弯变形对涂层残余应力影响不明显,但显著降低了试件背面的残余应力.     

基于正交试验的冲压成形工艺参数多目标优化

以某车型的前隔板为研究对象,通过三维建模软件设计工艺补充面和压料面,借助有限软件对其成形工序进行模拟分析.将数值模拟和正交试验设计相结合,采用多目标优化方法优化前隔板零件成形工序的压边力和各段拉延筋阻力系数,得到优化的参数组合为压边力F=500 kN,拉延筋阻力系数K1=0.4,K2=0.4,K3=0.3,K4 =0.6.极差分析表明,对最大减薄率影响最大的因素为拉延筋阻力系数K2,对最大增厚率影响最大的因素为拉延筋阻力系数K3.实验结果表明,采用优化后的参数得到实际成形零件无拉裂缺陷且零件厚度满足要求.     

基于组合模型的MAG焊工艺参数多目标优化

以MAG焊焊接电压、焊接速度、送丝速度为可调工艺参数,开展了三因素三水平全因子平板对接焊和堆焊试验.基于试验数据建立了误差反向传播神经网络、径向基神经网络和克里金模型来预测焊缝余高、接头抗拉强度和冲击吸收能量.模型预测结果显示,所建立模型均能较好的预测焊缝性能,但是没有一个模型能同时最佳预测三种焊缝性能且各模型预测波动较大. 为了进一步提升预测精度和稳定性,将误差反向传播神经网络、径向基神经网络和克里金模型以线性加权法组合. 结果表明,组合模型能提升预测的精度和稳定性.基于组合模型,采用NSGA-II算法实现多目标优化,得到并验证了焊缝余高、接头冲击吸收能量和抗拉强度三者间的非劣解.验证结果表明焊接工艺多目标优化对实现焊缝综合性能整体最优以及焊接精细化应用具有较大的指导意义.     

基于遗传算法的飞剪剪切机构多目标模糊优化

根据飞剪剪切机构的工作特点,综合考虑连杆运动轨迹、速度和位置角,建立多目标优化模型.在各目标的取值空间内,利用模糊理论构建线性型隶属函数,根据各模糊目标的隶属函数建立综合评价函数.在数值方法上应用求解精度高的遗传算法.具体算例的优化结果与相关文献比较,在各项技术指标上都得到改善.     

基于RSM与GA的汽车后备箱盖板成形工艺参数多目标优化

针对某车型的后备箱盖板拉延成形时出现的破裂和起皱现象,首先,基于DYNAFORM建立后备箱盖板的有限元模型;其次,探究压边力x1、拉延筋1的阻力x2和拉延筋2的阻力x3对后备箱盖板拉延成形的综合影响,建立中心复合试验设计(CCD)方案,通过中心复合试验设计方案构建了影响成形的工艺参数的二阶响应面法(RSM)模型,以板料...     

基于均匀设计的铁基合金粉末激光熔覆工艺参数优化

为了在Q235钢基材上制备出性能优良的铁基合金熔覆涂层,开展基于均匀设计的铁基合金粉末激光熔覆工艺参数优化方法研究.根据熔覆机工艺能力和实践经验选取待优化工艺参数范围,运用均匀化设计方法产生混合水平实验表.采用“光内送粉”在Q235钢基材上制备铁基合金(Fe45)熔覆层,利用超景深显微镜和维式显微硬度计分析了熔覆层的表面形貌、稀释率及硬度.基于实验数据逐步回归分析扫描速度、离焦量、激光功率、送粉速度对熔覆层稀释率和显微硬度的影响.结果 表明:不同工艺参数对熔覆层的稀释率及显微硬度具有显著影响;回归分析的三次多元多项式适合于表征工艺参数对熔覆层稀释率和显微硬度的影响规律,回归方程的交互项表明扫描速度、离焦量、激光功率、送粉速度的交互作用影响着稀释率和显微硬度;对稀释率和显微硬度进行数学回归,分析发现该铁基合金粉末的激光熔覆最佳工艺参数为:扫描速度7 mm/s、离焦量2 mm、送粉速度22 g/min、激光功率2.7 kW.验证实验表明,以最优参数制备的熔覆层硬度均匀度高、与基材形成了连续的白亮凝合线,无裂纹及气孔,熔覆层整体质量较好.     

多工位锻造工艺的多目标优化算法

针对多工位锻造过程中出现的充填效果不佳、折叠和载荷过大等问题,以凸轮零件为例,采用基于有限元模拟和近似模型的优化方法实现其工艺的多目标优化,并重点探讨直接搜索算法、粒子群算法、遗传算法等3种算法的优化效果。比较优化设计结果与初始设计结果,3种优化算法均较大程度地降低了成形载荷,改善了成形质量。其中遗传算法的总体优化效果最为显著,总体载荷从初始设计的534kN降低到391.9kN,降幅达到26.6%,3处难充填区域的充填效果得到很大程度的改善,达到了预期的优化效果。     

Y型三通管热态内高压成形多目标参数优化

基于Dynaform软件平台,建立Y型三通管热态内高压成形的三维弹塑性有限元模型.以左右冲头进给量、中间冲头后退量和内压力为因子,设计了正交试验方案,运用数值模拟分析方法,得到了三通管在不同加载路径下的支管高度和最小壁厚两个目标参数.探讨了各因素影响指标的主次顺序,采用综合平衡方法,获得了优化的加载路径.结果表明:通过优化的工艺方案可以得到综合质量较高的的Y型三通管.     

汽车中通道拉延成形工艺参数多目标优化

针对某车型中通道零件易出现拉裂和起皱等缺陷,提出通过工艺分析和工艺补充面设计来得到零件的成形工艺流程和工艺补偿面。借助AutoForm软件,建立中通道的拉延成形工序的有限元模型,通过初步模拟,确定以压边力、摩擦系数和拉延筋阻力系数作为试验因素,通过正交试验设计,以优化拉延成形工艺参数。试验中,以最大减薄率和起皱趋势评价函数作为优化的目标函数,并采用多目标优化方法,获得最优的工艺参数组合。实际试模中采用优化后的参数进行试验,得到中通道的产品区域无拉裂和起皱缺陷。     

Effects of the cladding parameters on the deposition efficiency in pulsed Nd:YAG laser cladding

The purpose of the present study is to analyze the effects of the cladding parameters on the deposition efficiency in cladding of Co alloy powder by a low power pulsed Nd:YAG laser, and to optimize the cladding parameters for maximizing the deposition efficiency. Experiments were designed, conducted and analyzed by the Taguchi experimental method using a L18 orthogonal array. It was found that the powder feed position, powder feed angle, powder feed rate and travel speed had significant effects on the deposition efficiency, but the shielding gas type, laser pulse shape and focal position had nearly no effects. The optimal cladding conditions in the experimental range were obtained at 0 mm of the powder feed position, 50° of the powder feed angle, 0.62 g/s of the powder feed rate and 6.7 mm/s of the travel speed. From the confirmation experiment, the average deposition efficiency of 12.3% was achieved at the optimized cladding conditions as statistically predicted.     

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.