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《中国有色金属学报》2020,(7)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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激光熔覆工艺参数对CBN膜层裂纹率的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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稀释率的影响规律。为解释送粉速率和扫描速度对稀释度的的影响,利用金相法检测了不同工艺条件下单道熔覆层的宏观参数,定量计算了LimL.C提出的单位质量熔覆材料的比能和单位时间实际输入的比能两个重要参数。利用单位质量熔覆材料的比能和单位时间实际输入的比能随工艺参数的变化规律,成功的解释了在激光参数一定的条件下稀释率随扫描速度的增加而减小,随送粉速率的增加而减小为进一步研究熔覆层的凝固行为、显微组织与工艺参数的关系奠定了理论基础。 相似文献
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孙宇 《稀有金属材料与工程》2017,46(12):3868-3874
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。 相似文献
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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. 相似文献
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目的 探究激光熔覆工艺参数对CoCrFeNiTi高熵合金涂层质量及形貌的影响,实现激光熔覆CoCrFeNiTi高熵合金涂层形貌的精确控制。方法 基于田口正交法,设计不同激光工艺参数下30CrMnSiA表面激光熔覆CoCrFeNiTi高熵合金实验,以激光功率、扫描速度、送粉速率为影响因素,以涂层稀释率、高度、宽度、裂纹密度、宽高比为响应目标,通过方差和信噪比分析影响因素与响应目标的关系,并确定最优工艺参数,建立工艺参数与CoCrFeNiTi高熵合金涂层性能和形貌的支持向量回归预测模型。结果 激光功率对熔覆层稀释率、宽度和裂纹密度的影响较大,且与熔覆层稀释率、高度、宽度、裂纹密度、宽高比呈正相关。扫描速度对涂层高度、裂纹密度和宽高比的影响较大,与涂层高度呈负相关,与涂层裂纹密度和宽高比呈正相关。送粉速率对熔覆层稀释率、高度和宽高比的影响较大,与熔覆层稀释率和高度呈负相关,与熔覆层宽高比呈正相关。得到了最优工艺参数,激光功率为600 W,扫描速度为18 mm/s,送粉速率为1.6 r/min。通过预测模型测试可知,熔覆层稀释率、高度、宽度、裂纹密度和宽高比预测模型的决定系数均大于0.93。结论 基于支持向量回归的CoCrFeNiTi高熵合金涂层形貌预测模型的精度较高,能够实现CoCrFeNiTi高熵合金熔覆层形貌的精确预测,为熔覆层形貌的控制提供了新的思路。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献