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基于OOA-RF的H13钢激光表面硬化工艺参数优化
1
作者
梁强
徐彬源
+2 位作者
徐永航
杜彦斌
李永亮
《表面技术》
北大核心
2025年第5期217-232,275,共17页
目的为提高激光作用于H13钢表面的硬化效果,提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)、优化随机森林算法(RF)的H13钢激光表面硬化工艺参数预测方法。方法首先采用有限元模型粗选激光功率、扫描速度、搭接率等工艺参数的范围,然后在该工艺参数范...
目的为提高激光作用于H13钢表面的硬化效果,提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)、优化随机森林算法(RF)的H13钢激光表面硬化工艺参数预测方法。方法首先采用有限元模型粗选激光功率、扫描速度、搭接率等工艺参数的范围,然后在该工艺参数范围下设计三因素五水平的中心复合试验(CCD),通过有限元模型得到硬化层参数。然后,分别构建响应面(RSM)、RF和基于OOA-RF的平均淬透深度、峰谷差值、峰值温度的预测模型,并对3种模型的预测精度进行分析对比。通过多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行工艺参数寻优,并结合优劣解距离法(TOPSIS)和熵权法(EWM)对寻优解集重新进行排序,从而得到最佳工艺参数组合。结果在最优工艺参数功率为517W、扫描速度为5mm/s、搭接率为48%下进行试验,得到平均淬透深度为723.3μm,与预测值的相对误差为11.15%,峰谷差值为58.75μm,与预测值的相对误差为3.77%,硬化表面平整,无明显凹陷现象,激光表面硬化前的硬度为(165.2±9.2)HV0.5,经表面硬化后提升至(381.4±86.2)HV0.5,平均硬度提高了约1.3倍。结论可为合金激光表面硬化工艺参数的寻优提供参考。
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关键词
激光表面硬化
随机森林算法
有限元模型
平均淬透深度
中心复合试验
多目标遗传算法
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职称材料
题名
基于OOA-RF的H13钢激光表面硬化工艺参数优化
1
作者
梁强
徐彬源
徐永航
杜彦斌
李永亮
机构
重庆工商大学机械工程学院
重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室
出处
《表面技术》
北大核心
2025年第5期217-232,275,共17页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0276)
重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT21024)。
文摘
目的为提高激光作用于H13钢表面的硬化效果,提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)、优化随机森林算法(RF)的H13钢激光表面硬化工艺参数预测方法。方法首先采用有限元模型粗选激光功率、扫描速度、搭接率等工艺参数的范围,然后在该工艺参数范围下设计三因素五水平的中心复合试验(CCD),通过有限元模型得到硬化层参数。然后,分别构建响应面(RSM)、RF和基于OOA-RF的平均淬透深度、峰谷差值、峰值温度的预测模型,并对3种模型的预测精度进行分析对比。通过多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行工艺参数寻优,并结合优劣解距离法(TOPSIS)和熵权法(EWM)对寻优解集重新进行排序,从而得到最佳工艺参数组合。结果在最优工艺参数功率为517W、扫描速度为5mm/s、搭接率为48%下进行试验,得到平均淬透深度为723.3μm,与预测值的相对误差为11.15%,峰谷差值为58.75μm,与预测值的相对误差为3.77%,硬化表面平整,无明显凹陷现象,激光表面硬化前的硬度为(165.2±9.2)HV0.5,经表面硬化后提升至(381.4±86.2)HV0.5,平均硬度提高了约1.3倍。结论可为合金激光表面硬化工艺参数的寻优提供参考。
关键词
激光表面硬化
随机森林算法
有限元模型
平均淬透深度
中心复合试验
多目标遗传算法
Keywords
laser surface hardening
random forest algorithm
finite element model
average hardening depth
central composite test
multi-objective genetic algorithm
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
TG356.28 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于OOA-RF的H13钢激光表面硬化工艺参数优化
梁强
徐彬源
徐永航
杜彦斌
李永亮
《表面技术》
北大核心
2025
0
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