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%。

摘要：为了在20Cr13马氏体不锈钢表面熔覆多道高平整度的15-5ph合金粉末熔覆层,提出一种基于贝叶斯优化、随机森林回归的15-5ph合金粉末激光熔覆工艺参数优化方法。以激光功率、扫描速度、送粉速率设计三因素五水平的全因子实验,并构建工艺参数与单道熔覆层形貌的BO-RF回归预测模型。通过NSGA-Ⅱ算法对单道激光熔覆工艺参数进行多目标优化,获得Pareto最优解集,并利用TOPSIS结合EWM对Pareto解集进行综合评价。基于单道次熔覆层形貌和平顶重叠模型计算单层多道激光熔覆的搭接率,确定出最佳工艺参数组合进行工艺实验。结果表明:采用最佳工艺参数制备的熔覆层表面平整度达到83.5%。采用该优化方法进行多道次激光熔覆可以改善熔覆层的表面平整度和减少后续机械加工余量。