激光冲击区表面质量的人工神经网络研究

大量的实验表明 ,经激光冲击处理后 ,材料受冲击区的表面质量与材料的疲劳寿命有着明显的关系。因此 ,表面质量是判断激光冲击强化效果的重要手段。将人工神经网络技术用于激光冲击处理后试件的表面质量分析 ,建立了激光参数与激光冲击处理后试件的表面质量之间的联系 ,并用其实现了对冲击处理后的试件表面质量的预测。研究及实验表明 ,该方法不仅具有准确及稳定性好等特点 ,而且这种预测能力在实际应用中还具有不断提高的智能特性。

激光冲击强化效果的控制及人工神经网络预报研究

对激光冲击强化过程中激光参数的选择进行了优化。提出了基于人工神经网络的控制激光冲击强化效果的新方法，引入神经网络对试件经激光冲击后的表面质量类型进行识别。对２０２４－Ｔ６２铝合金的研究及试验表明，采用该方法能够有效地提高合格试件的成品率。

基于人工神经网络的激光冲击区表面质量的预报

应用人工神经网络系统理论 ,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光参数能量 (E)、脉宽 (P)、和光斑直径 (D)之间的非线性映射关系。对于新的激光参数 ,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级。实践表明 ,神经网络方法科学 ,具有较强的非线性动态处理的能力。

激光层裂法测量复合材料界面拉伸强度研究进展

本文介绍激光层裂法检测复合材料界面拉伸强度的基本原理与实验方法 ,并从该测量方法的几个关键技术 ;应力波生成与传播的数学模型、应力波形的测量与临界值的判定 ,评述该技术及其研究进展的情况。

激光冲击对球墨铸铁表面性能的影响

应用人工神经网络理论 ,合理选择激光冲击参数 ,对球墨铸铁 QT4 50 10进行了激光冲击试验 ,并用扫描电镜和数显硬度仪等进行了分析。结果表明 :激光冲击使球墨铸铁的表面性能得到明显改善 ,冲击区表面的平均硬度随冲击次数 (1～ 4 )的增加分别增加了 34.56 %～ 53.0 2 % ,硬化层深约为 0 .31mm～ 1.4 7mm。

用激光技术定量测量涂层/基体的结合强度

研究用激光层裂技术定量测量涂层 /基体结合强度的机理与实验方法。利用特征线法得出界面处应力的计算公式。实验结果表明 ,采用相关函数与频谱分析 ,可以从测量波形中直接判断出界面的脱粘情况 ,确定界面脱粘的临界状态。

基于人工神经网络的激光冲击区表面质量预报

应用人工神经网络系统理论 ,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光能量 ( E)、脉宽( P)、和光斑直径 ( D)之间的非线性映射关系。对于新的激光参数 ,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级。实践表明 ,神经网络方法 ,具有较强的非线性动态处理的能力。