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2024年第53卷第14期加工工艺ISSN1001-3814
Vol.53No.142024HotWorkingTechnologyCN61-1133/TG
DOI:10.14158/j.cnki.1001-3814.
http://www.rjrjggy@
面向涂层裂纹的激光熔覆预测模型研究
周浩南,孙文磊,王伟,张志虎
(新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐830047)
摘要针对激光熔覆关键工艺参数与制备涂层之间因存在复杂非线性映射关系而产生的裂纹缺陷问题通过将
遗传算法与BP神经网络结合起来构建工艺参数与涂层裂纹密度之间的网络模型利用MATLAB软件对建立的网络
模型进行训练尧拟合预测遥结果表明遗传算法对BP神经网络优化后的模型中预测误差最小为3.06%平均误差控制在
11.57%以内均方误差为0.0008模型预测精度高性能稳定遥验证了理论模型与实际试验相结合的可行性减少了涂
层裂纹工艺研究所需的大量重复性试验为制备无裂纹镍基熔覆层具有重要意义遥
关键词激光熔覆曰裂纹密度曰神经网络曰遗传算法曰模型预测
中图分类号TG178文献标识码A文章编号1001-3814(2024)14-0027-06
StudyonPredictionModelofLaserCladdingforCoatingCrack
ZHOUHaonan,SUNWenlei,WANGWei,ZHANGZhihu
(CollegeofMechanicalEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830047,China)
Abstract院Aimingatthecrackdefectscausedbythecomplexnonlinearmappingrelationshipbetweenthekeyprocess
parametersandthepreparedcoatingintheprocessoflasercladding,thenetworkmodelbetweentheprocessparametersand
thecoatingcrackdensitywasconstructedbycombininggeneticalgorithmandBPneuralnetwork,andthenetworkmodelwas
trained,fittedandpredictedbyMATLABsoftware.TheresultsshowthattheminimumpredictionerroroftheBPneural
networkoptimizedmodelbygeneticalgorithmis3.06%,theaverageerroriscontrolledwithin11.57%,andthemeansquare
erroris0.0008.Thepredictionaccur
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