材料表面激光强化类别控制的BP神经网络模型的建立

• 作者: 张永俊 李风 王大承
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 激光处理 表面强化类别 BP神经网络 控制
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 55-57
• 页数: 3页
• 分类号: TN2
• 字数: 4031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2006.04.028

摘要

通过试验分析,表明使用不同的激光工作参数,对材料进行激光强化处理,所得材料表面可归为四种类别,即:未相变硬化,相变硬化,表面微熔及表面熔凝.本文建立了激光工艺参数与材料表面强化类之间关系的BP神经网络模型,并应用该模型,对常用于制造农业机械和发动机齿轮、凸轮轴、链轮、曲轴等零件的材料HT300进行激光强化处理试验.结果表明,BP神经网络模型町方便、准确地选择激光丁艺参数,控制材料表面强化类别及下作性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李风		80	427	10.0	16.0
2	王大承		59	366	10.0	16.0
3	张永俊		98	507	11.0	17.0