摘要：基于高斯过程回归(GPR)模型,对激光粉末床熔融(LPBF)增材工艺制备的IN625合金的致密度、晶粒取向和晶粒长径比的观测数据进行了机器学习,确定了具有特定组织特征的致密IN625合金的LPBF工艺窗口,并探讨了激光功率(P)-扫描速度(v)工艺组合以及激光能量密度对合金致密度和显微组织的影响。结果发现,获得高致密(≥99%)合金的激光能量密度需≥55 J/mm^(3),适宜的P-v工艺窗口呈梨形,高激光功率(P)下可选择的扫描速度(v)范围较宽。LPBF合金的柱状晶具有//BD的择优取向,其取向强度及长径比随着激光能量密度的提高而增加,但超过一定值后会有所下降。经交叉验证表明,GPR预测的以致密度和组织特征为目标的LPBF优化工艺窗口是可靠的,该方法可拓展应用到其它合金基于多目标的激光增材工艺优化设计中。