基于线性回归和神经网络的金属陶瓷激光熔覆层形貌预测

• 作者: 张冠 范鹏飞
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 牙轮钻头 激光熔覆 金属陶瓷 多元线性回归分析 人工神经网络 形貌预测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 膜层材料与技术
• 页码范围: 353-359,368
• 页数: 8页
• 分类号: TG174.4
• 字数: 4889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2019.12.043

摘要

目的 研究激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)与单道熔覆层宏观形貌(宽度、高度、熔池深度)之间的数量关系,以实现对WC-Co50复合熔覆层形貌的预测,从而为牙轮钻头的修复提供参考.方法 设计不同的实验参数,利用4 kW光纤激光器在牙轮钻头钢15MnNi4Mo表面熔覆单道WC-Co50复合涂层.采用工业显微镜观察单道熔覆层的横截面宏观形貌,并测量其三维尺寸.在上述形貌参数的基础上,分别运用多元线性回归分析和人工神经网络方法,建立关键工艺参数与熔覆层宏观形貌之间的关系模型,并将实验结果与模型预测结果进行对比.结果 总体来讲,神经网络对熔覆层形貌的预测结果更为精确,平均相对误差为5.3187％;多元线性回归分析预测的平均相对误差为6.0028％.分析表明,对熔覆层宽度的预测结果最精确,两种方法的平均相对误差仅为1.2999％;对高度及熔池深度的预测结果稍差,平均相对误差分别为8.0586％和7.6237％.结论 两种预测方法都具有较高的精度,但神经网络法函数关系不明确,运算过程复杂,需要通过进一步的算法优化来提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张冠		12	16	3.0	4.0
5	范鹏飞		3	2	1.0	1.0