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基于OOA-RF的H13钢激光表面硬化工艺参数优化
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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。 展开更多
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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