基于人工神经网络脉冲激光强化镀层形貌预测

• 作者: 姚建华 张文博 张群莉
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 工学
• 关键词: 激光技术 人工神经网络模型 脉冲激光强化 化学复合镀
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 激光与光电子技术应用
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 分类号: TG156.99|TP183
• 字数: 2776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.02.009

摘要

为了探索脉冲激光强化镀层的规律,采用误差反向传播神经网络对脉冲激光参量与镀层形貌(强化层深度、宽度及熔化状态)之间的关系进行建模,并选取带动量的自适应学习率算法对网络进行改进,以增加网络稳定性,提高训练速度与精度.结果表明,该网络模型对激光处理后镀层形貌的预测值与实际值接近,其相对误差在±8.33%以内,可以有效地对激光强化镀层形貌进行预测.该方法为探索脉冲激光强化镀层的规律提供了一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚建华	浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室	152	1091	16.0	27.0
5	张群莉	浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室	37	275	9.0	16.0
9	张文博	浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0