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。