激光切割工艺参数的智能选择系统

提出用试验设计与人工神经网络相结合的方法,建立了一个激光切割工艺参数的选择优化的智能系统.通过试验设计的方法,只需做少数几次切割试验,将试验结果输入人工神经网络中进行训练和学习,系统便可经过自学得到切割结果与切割参数之间的隐含的定量关系,获得切割知识.在实际切割时,系统根据学到的切割知识,可以对任何给定的切割条件进行推理,对切割参数进行结果预测和优化.这种方法既不需要做大量的工艺试验,也不是单纯的专家经验,而是结合了两者的优点,使结果预测建立在既有试验数据又有专家知识的基础上,因而更加可靠、准确.该系统在激光方位切割的具体应用表明,系统能够准确给出定量的加工参数.     

工艺参数对激光切割工艺质量的影响

对汽车用冷轧钢板进行了激光切割工艺试验,研究了激光切割速度与激光功率对切缝宽度、表面粗糙度、挂渣等切割质量的影响。结果显示在相同的条件下,切缝宽度随切割速度的增加而有一定的变化,随激光功率的增加而显著增加。切割速度及激光功率对切割表面粗糙度的影响是一抛物线规律,随切割速度的变化,切割边部形貌存在分形现象。金属材料激光切割后其热影响区非常小,受激光切割工艺参数的影响不大。     

激光切割参数确定的初探

以斯蒂芬公式为基础，从实际出发，探讨了ＡＭＡＤＡ激光切割机的符合我国材料性能的激光参数，以充分提高激光在板材加工中的利用效率。     

激光切割镍基合金的工艺研究

镍基合金是一种重要的航天航空材料,所以研究激光切割镍基合金的工艺参数对航天航空制造业有重要的价值。首先,采用正交试验法进行激光切割镍基合金,评估不同工艺参数的切割质量,直观分析优化工艺参数,得出优化值为80.175。然后,采用反馈式神经网络对切割质量进行训练拟合,预测17、18号样本的切割质量,误差百分比分别为3.14%、2.20%。最后,以此预测模型为基础,进行遗传算法的极值寻优,通过概率为0.4的交叉操作和概率为0.2的变异操作寻找种群范围内最优适应度值及对应变量值,此迭代进化过程为100次,得出的理论评分为89.076,验证试验得出的实际评分为89.150,误差仅为0.074。相比正交法直观分析优化,该方法只做少量试验样本,就可以快速找到最优工艺参数。     

基于355nm紫外激光切割柔性覆铜板的工艺参数优化

针对紫外激光切割柔性覆铜板时出现焦黑碳化、过熔及过多能量损耗等问题,采用355 nm紫外纳秒激光切割机对49μm厚聚酰亚胺双面无胶柔性覆铜板进行激光切割实验,通过预切割遍历参数以验证切割覆铜板的最小能量——临界切割能量。在此基础上,研究了切割参数对柔性覆铜板表面形貌、截面形貌、碳化程度、刻缝宽度以及表面和截面成分变化的影响。实验结果表明：激光切割速度、切割功率和重复切割次数对柔性覆铜板的切割质量具有重要影响,提升切割速度、保持适中的切割功率、降低重复切割次数能够获得切口光滑且无积碳的高质量、低功耗切割效果。由以上结果可得出本实验条件下的最佳工艺参数：切割速度为2000 mm/s,切割功率为12 W,重复切割次数为70次。本实验研究结果为实现柔性覆铜板的高质量、低能耗激光切割提供了工艺依据,而且该切割工艺可适用于柔性电路板、聚酰亚胺覆盖膜及补强板等通过激光切割成形的材料。     

正交实验法在激光切割工艺参数选取中的应用

本文针对激光切割过程中的主要参数的选取,利用正交实验法对激光切割的工艺参数进行优化,以达到较好的切割效果。实验结果表明,该方法克服了激光切割过程中各个参数相互匹配不当从而影响切割质量及切割效率的困难,从而解决了激光切割过程中难以选择参数的问题。     

小样本激光切割工艺参数预测模型优化

神经网络强大的非线性拟合能力使其在参数预测方面的应用越来越广泛,在神经网络预测激光切割工艺参数过程中,使用小样本数据训练的神经网络模型存在预测误差大、鲁棒性较低等缺点.因此,提出了一种基于生成式对抗网络的小样本数据处理方法,设计了适用于此问题的基于生成式对抗网络的数据生成模型,对激光切割工艺参数的小样本数据进行扩充,运...     

Trimmer工艺参数对切割效果的影响

激光焊切机(Trimmer)是显示面板(TFT-LCD)工业中不可或缺的设备,其作用是利用激光束切除显示面板上的Shorting Bar结构。Trimmer切割效果对于后工段良率有很大影响,因此研究Trimmer的工艺参数对切割效果的影响对于提升产品良率具有重要意义。本工作首先通过实验探究激光单脉冲能量E、激光频率f、切割速度v、加工光斑沿切割方向的边长a等工艺参数对于某款165cm(65in)产品的切割效果的影响,然后深入分析了Trimmer的切割机理,提出了囊括所有工艺参数的变量"ε",然后通过实验给出了对于膜厚为0.45μm的Cu材质Shorting Bar,Trimmer激光单脉冲能量必须在7mJ以上,ε在400mJ/mm~2以上,Trimmer可以将Shorting Bar切除干净,并且得出ε与表征切割效果的参量ω之间的函数关系,证实了ε值对于切割效果的影响。     

基于神经网络的粉末冶金材料激光焊接工艺优化

针对薄壁金刚石钻头的激光焊接应用,采用德国LSM240全自动激光焊接系统进行单面焊接试验,建立了粉末冶金材料激光焊接工艺优化的误差反向传播人工神经网络模型,应用该模型研究了激光焊接工艺参数对气孔率和焊缝强度等焊接质量因素的影响,并对薄壁金刚石钻头激光焊接进行了工艺参数优化处理,获得了无气孔缺陷的优质焊接接头。结果表明,气孔率同激光功率、焊接速度之间具有幂函数关系;焊缝强度同激光功率、焊接速度之间具有高斯函数关系。     

激光冲击区表面质量的人工神经网络研究

大量的实验表明,经激光冲击处理后,材料受冲击区的表面质量与材料的疲劳寿命有着明显的关系。因此,表面质量是判断激光冲击强化效果的重要手段。将人工神经网络技术用于激光冲击处理后试件的表面质量分析,建立了激光参数与激光冲击处理后试件的表面质量之间的联系,并用其实现了对冲击处理后的试件表面质量的预测。研究及实验表明,该方法不仅具有准确及稳定性好等特点,而且这种预测能力在实际应用中还具有不断提高的智能特性。     

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。     

改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。     

Modeling of pneumatic artificial muscle using a hybrid artificial neural network approach

Pneumatic Artificial Muscle (PAM) actuator has been widely used in medical and rehabilitation robots, owing to its high power-to-weight ratio and inherent safety characteristics. However, the PAM exhibits highly non-linear and time variant behavior, due to compressibility of air, use of elastic-viscous material as core tube and pantographic motion of the PAM outer sheath. It is difficult to obtain a precise model using analytical modeling methods. This paper proposes a new Artificial Neural Network (ANN) based modeling approach for modeling PAM actuator. To obtain higher precision ANN model, three different approaches, namely, Back Propagation (BP) algorithm, Genetic Algorithm (GA) approach and hybrid approach combing BP algorithm with Modified Genetic Algorithm (MGA) are developed to optimize ANN parameters. Results show that the ANN model using the GA approach outperforms the BP algorithm, and the hybrid approach shows the best performance among the three approaches.     

人工神经网络的BP算法及其应用

在一般人工神经网络的BP算法的基础上,研究了BP算法所遵循的数学基础,指出其存在的缺陷和不足,并给出改进方法。探讨了MATLAB环境下实现人工神经网络BP算法的编程方法及方法改进比较的例子,得到了良好的结果。     

人工神经网络在医学统计预测中的应用

当用于预测的指标和被预测指标间是一种复杂的多元非线性关系时,可运用人工神经网络的方法进行预测,本文探讨了人工神经网络理论在医学统计预测领域中的应用方法。     

基于BP神经网络的20CrMo钢激光强化工艺参数优化控制

以激光功率P、光斑直径D、扫描速度V等为输入参数,非相变硬化处理、相变硬化处理和熔凝处理等为输出参数,对材料为20CrMo合金结构钢进行激光强化处理工艺控制优化研究。通过大量试验与计算机模拟分析和对比,建立了激光工作参数与材料表面强化关系的BP神经网络工艺优化模型。经过与实验数据的比较,运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,控制材料表面强化类别和保证工作表面的质量,真实反映了激光加工工艺规律。     

人工神经网络概述

近年来,随着人工神经网络在信息、自动化、医学、经济等领域的广泛应用和杰出表现,使得人工神经网络又开始得到广泛关注和重新重视。基于需求,本文对人工神经网络做了简单概述。     

一种改进的深度神经网络应用于推荐系统

推荐系统是信息过滤的一种重要工具。随着互联网和大数据的介入,推荐系统的技术革新面临着新的挑战。近年来,深度学习的革命性进步在语音识别、图像分析和自然语言处理方面都受到了广泛关注。与此同时,一种应用于许多复杂任务的最先进的机器学习技术被用于推荐系统,以提高推荐的质量。由于其一流的性能表现和高质量的推荐结果,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及其之间的历史性互动。文章提出将一种改进的深度神经网络应用于推荐系统。实验结果表明,该方法的效果令人瞩目。