基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测

作者：倪崇智; 路妍; 颉潭成^*; 王军华; 徐彦伟; 史墨可; 翟文豪

来源：热加工工艺, 2023, 1-6.

DOI：10.14158/j.cnki.1001-3814.20222927

• 宽带激光熔覆层
• 工艺参数
• BP神经网络
• 遗传算法

针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题，将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入，以熔覆层宽度和高度作为输出，构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型，分析了其预测精度，并使用遗传算法对所建BP神经网络预测模型的权值和阈值进行了优化。结果表明，BP神经网络预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在7.434%以内，GA-BP神经网络模型预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在5.348%以内。GA-BP神经网络模型在预测宽带激光熔覆层形貌尺寸方面精度较高，能有效指导宽带激光熔覆工艺参数的选择。

• 出版日期2023
• 单位河南科技大学; 机电工程学院