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基于回归方法和神经网络的电弧增材制造单道成形形貌预测
被引量：
4
1
作者
李峰光
曹宜发
+4 位作者
郭睿
姜淑馨
刘建永
胡胜波
戎博川
《精密成形工程》
北大核心
2023年第2期171-179,共9页
目的 针对电弧增材制造技术实际应用中工艺参数选取困难和成形结果难预测的问题,确定高效、准确的电弧增材制造单道成形形貌预测的数学方法,以快速、方便地选取丝材电弧增材制造工艺参数并指导成形质量控制。方法 在单道单层丝材电弧增...
目的 针对电弧增材制造技术实际应用中工艺参数选取困难和成形结果难预测的问题,确定高效、准确的电弧增材制造单道成形形貌预测的数学方法,以快速、方便地选取丝材电弧增材制造工艺参数并指导成形质量控制。方法 在单道单层丝材电弧增材制造实验的基础上,采用多种回归方法和神经网络方法分别建立焊接电流、电压和焊枪移动速度等多个工艺参数与增材层宽度、增材层高度及熔池深度等成形形貌参数之间的数学关系模型。结果 电弧增材制造单道成形形貌与焊接电流、电压和焊枪移动速度显著相关,且各参数间存在非线性交互作用;采用多元线性回归法可较准确地预测单道增材层宽度,但对于增材层高度和熔深的预测效果较差;神经网络可良好地处理各工艺参数间复杂的非线性关系,其对增材层宽度、增材层高度和熔深的预测平均误差率分别为4.17%、6.60%和7.01%,显著优于多元线性回归法。结论 采用神经网络法可以准确预测电弧增材制造单道成形的形貌参数,进而指导增材制造工艺参数的选取和成形质量的控制。
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关键词
电弧增材制造
成形形貌
神经网络
H13钢
回归方法
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职称材料
题名
基于回归方法和神经网络的电弧增材制造单道成形形貌预测
被引量：
4
1
作者
李峰光
曹宜发
郭睿
姜淑馨
刘建永
胡胜波
戎博川
机构
湖北汽车工业学院材料科学与工程学院
北京市房山区特种设备检测所机电一室
出处
《精密成形工程》
北大核心
2023年第2期171-179,共9页
基金
国家自然科学基金(51604103)
湖北省教育厅科研计划重点项目(D20221801)
+1 种基金
湖北省教育厅科研计划(Q20211804)
湖北汽车工业学院“增材制造及表面强化”校级创新团队(B05)。
文摘
目的 针对电弧增材制造技术实际应用中工艺参数选取困难和成形结果难预测的问题,确定高效、准确的电弧增材制造单道成形形貌预测的数学方法,以快速、方便地选取丝材电弧增材制造工艺参数并指导成形质量控制。方法 在单道单层丝材电弧增材制造实验的基础上,采用多种回归方法和神经网络方法分别建立焊接电流、电压和焊枪移动速度等多个工艺参数与增材层宽度、增材层高度及熔池深度等成形形貌参数之间的数学关系模型。结果 电弧增材制造单道成形形貌与焊接电流、电压和焊枪移动速度显著相关,且各参数间存在非线性交互作用;采用多元线性回归法可较准确地预测单道增材层宽度,但对于增材层高度和熔深的预测效果较差;神经网络可良好地处理各工艺参数间复杂的非线性关系,其对增材层宽度、增材层高度和熔深的预测平均误差率分别为4.17%、6.60%和7.01%,显著优于多元线性回归法。结论 采用神经网络法可以准确预测电弧增材制造单道成形的形貌参数,进而指导增材制造工艺参数的选取和成形质量的控制。
关键词
电弧增材制造
成形形貌
神经网络
H13钢
回归方法
Keywords
arc additive manufacturing
forming morphology
neural network
H13 steel
regression method
分类号
TG44 [金属学及工艺—焊接]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于回归方法和神经网络的电弧增材制造单道成形形貌预测
李峰光
曹宜发
郭睿
姜淑馨
刘建永
胡胜波
戎博川
《精密成形工程》
北大核心
2023
4
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