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基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测
1
作者
倪崇智
路妍
+4 位作者
颉潭成
王军华
徐彦伟
史墨可
翟文豪
《热加工工艺》
北大核心
2025年第10期78-83,共6页
针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经...
针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经网络预测模型的权值和阈值进行了优化。结果表明,BP神经网络预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在7.434%以内,GA-BP神经网络模型预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在5.348%以内。GA-BP神经网络模型在预测宽带激光熔覆层形貌尺寸方面精度较高,能有效指导宽带激光熔覆工艺参数的选择。
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关键词
宽带激光熔覆层
工艺参数
BP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测
1
作者
倪崇智
路妍
颉潭成
王军华
徐彦伟
史墨可
翟文豪
机构
河南科技大学机电工程学院
河南科技大学材料科学与工程学院
河南省智能制造装备工程技术研究中心
智能数控装备河南省工程实验室
出处
《热加工工艺》
北大核心
2025年第10期78-83,共6页
基金
河南省重点研发与推广专项(222102220073)
河南省高等学校重点科研项目(22A460014)。
文摘
针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经网络预测模型的权值和阈值进行了优化。结果表明,BP神经网络预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在7.434%以内,GA-BP神经网络模型预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在5.348%以内。GA-BP神经网络模型在预测宽带激光熔覆层形貌尺寸方面精度较高,能有效指导宽带激光熔覆工艺参数的选择。
关键词
宽带激光熔覆层
工艺参数
BP神经网络
遗传算法
Keywords
broad beam laser cladding layer
process parameters
BP neural network
genetic algorithm(GA)
分类号
TG174.4 [金属学及工艺—金属表面处理]
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作者
出处
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1
基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测
倪崇智
路妍
颉潭成
王军华
徐彦伟
史墨可
翟文豪
《热加工工艺》
北大核心
2025
0
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