基于PSO-SVR的15-5PH合金粉末激光熔覆层稀释率预测方法

作     者：杜彦斌 胡言峰 许磊 周志杰 DU Yanbin;HU Yanfeng;XU Lei;ZHOU Zhijie

作者机构：重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067 重庆工商大学机械工程学院重庆400067 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51775071) 重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT21024) 重庆英才计划“包干制”资助项目(cstc2022ycjh-bgzxm0056) 重庆市教委科学技术研究计划重点资助项目(KJZD-K202000801) 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2022年第28卷第7期

页      码：2169-2178页

摘      要：为了预测15-5PH合金粉末激光熔覆层稀释率进而改善熔覆层性能,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)的15-5PH激光熔覆层稀释率预测方法。以15-5PH为熔覆材料,45钢为基体进行激光熔覆实验;基于实验结果建立了工艺参数与15-5PH熔覆层稀释率间的SVR模型;优选SVR模型的核函数并运用PSO优化SVR模型的参数。结果表明:PSO-SVR模型选择高斯核函数时预测性能最好;与SVR模型和BP神经网络模型的预测结果相比,PSO-SVR模型对15-5PH熔覆层稀释率的预测结果更准确,模型的决定系数为0.9647,均方误差为0.0003,平均相对误差为3.6%。

主 题 词：激光熔覆 15-5PH合金粉末 稀释率 支持向量回归 粒子群算法 

学科分类：12[管理学] 080503[080503] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13196/j.cims.2022.07.022

馆 藏 号：203113757...