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题名基于神经网络的激光熔覆层面积及气孔率预测
被引量:15
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作者
李琦
李涛
吴祖鹏
张洪潮
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机构
大连理工大学机械工程学院
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出处
《应用激光》
CSCD
北大核心
2020年第1期29-34,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费资助项目(项目编号:DUT18JC13)。
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文摘
激光熔覆得到的熔覆层面积与工艺参数存在一定的耦合关系,且熔覆层中气孔缺陷的产生随工艺参数的改变而有所差异。基于试验及神经网络,以单道单层熔覆层为研究对象,建立了以加工工艺参数对熔覆层面积和熔覆层气孔率进行预测的基于BP神经网络的预测模型。依据输入量与输出量特点设计了神经网络结构,通过激光熔覆试验采集熔覆层面积值与气孔率样本,利用训练集训练BP神经网络,建立输入量与输出量之间的映射关系,并用测试集对训练好的预测模型进行检验。测试结果表明,基于BP神经网络的预测模型对熔覆层面积的预测精度较高,气孔率预测模型得出的预测趋势对于气孔率的预测具有一定参考价值。验证了这两个预测模型在理论和实践上的具有一定的可行性与有效性。
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关键词
激光熔覆
神经网络
熔覆层面积
气孔率
预测模型
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Keywords
laser cladding
neural network
cladding area
porosity
prediction model
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分类号
TG174
[金属学及工艺—金属表面处理]
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