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激光熔覆铁基合金涂层熔覆质量形貌预测
发表时间:[2025-04-07]  作者:苏才津,秦南南,冯哲,张丽  编辑录入:小铬  点击数:37

内容简介

摘要:采用多元线性回归、BP(backpropagation)神经网络与遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)建立了激光功率、扫描速度、送粉速度、保护气大小与3Cr14不锈钢涂层宏观形貌预测模型。结果表明:样本的预测结果表明,多元线性回归模型的预测精度最高且稳定,模型对熔池高度、深度及宽度预测的平均相对误差分别为2.54%、2.83%、1.73%;BP神经网络模型对熔池深度、高度、宽度的预测精度分别为3.39%、13.40%、3.30%;基于遗传算法优化后的BP神经网络,预测精度提高显著,平均相对误差分别为1.36%、6.66%、1.99%。由实验结果可知,三种预测方法误差均在精度要求范围内,多元线性回归简单便捷,BP与遗传算法优化BP神经网络算法运算复杂,需进一步优化,以满足实际需求。关键词:激光熔覆;多元线性回归;神经网络;宏观形貌预测;

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