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基于等离子体光谱的γ-TiAl激光冲击强化表面完整性在线监测研究
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作者 史广源 王渊彬 +4 位作者 王英豪 单梦洁 丁镭益 崔敏超 罗明 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第9期2517-2525,共9页
围绕激光冲击强化(LSP)过程中等离子体光谱现象展开,旨在研究光谱特性与表面完整性之间的关联规律,并提出一种基于等离子体光谱的在线监测方法,用于实现LSP过程的智能化监控。首先介绍了激光冲击强化过程等离子体光谱采集装置相关参数,... 围绕激光冲击强化(LSP)过程中等离子体光谱现象展开,旨在研究光谱特性与表面完整性之间的关联规律,并提出一种基于等离子体光谱的在线监测方法,用于实现LSP过程的智能化监控。首先介绍了激光冲击强化过程等离子体光谱采集装置相关参数,并对LSP过程中的等离子体特性进行了详细分析。利用NⅡ500.515 nm和NⅡ399.5 nm两条谱线结合玻尔兹曼双线法,估算出等离子体表观温度在16000~22000 K,并通过Hα656.27 nm谱线计算得出电子数密度约为2.287~3.612×10^(16)cm^(-3)。随着激光功率密度的增加,等离子体温度和电子数密度呈现整体上升趋势,但受LSP过程的时空不稳定性影响,这些参数存在一定波动性。其次,深入研究了LSP对γ-TiAl合金表面完整性的强化效果。实验发现,随着激光功率密度的增加,表面残余应力从初始的-61.498 MPa逐步增加至-444.224 MPa,表面维氏硬度从317.8 HV提升至385.5 HV。基于这些实验数据,以Hα线和NⅡ500.515 nm线强度比为自变量,分别构建了表面残余应力和维氏硬度的多项式拟合模型,决定系数R^(2)均超过90%,为表面完整性定量预测提供了科学依据。此外,为实现LSP过程的高效在线监测,本研究提出了一种基于CNN-Transformer深度学习架构的端到端监测方法。该模型通过处理等离子体光谱数据,对LSP过程进行监测。实验表明,该方法的分类准确率高达99.3%,展现了在LSP过程在线监测中的高效性和可靠性。综上所述,本研究通过结合物理建模与深度学习技术,探索了LSP过程中等离子体光谱与表面完整性的关联规律,为LSP的智能化在线监测提供了新颖可靠的解决方案。 展开更多
关键词 激光冲击强化 等离子体光谱 在线监测 表面完整性
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