激光熔覆镍基熔覆层截面形貌预测

• 作者: 陈书翔 李洪玉 陈辉
• 来源期刊: 焊接
• 关键词: 激光熔覆 形貌预测 神经网络 双隐藏层
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TG455
• 语种: 中文
• DOI: 10.12073/j.hj.20201201001

摘要

利用BP神经网络建立激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉电压、送粉载气流量)与熔覆层截面形貌(熔宽、余高)的预测模型.以激光熔覆工艺参数为输入,熔覆层的截面形貌为输出,利用工艺试验数据对网络进行训练,实现对输入和输出的高度映射.结果 表明,BP神经网络可以较好地对熔覆层形貌进行预测,同时双隐藏层BP神经网络模型预测结果误差波动更小,表现出优良的稳定性,最大预测误差相比单隐藏层神经网络大大降低.