本文關(guān)鍵詞： 激光熔凝 參數(shù)反求 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 熱疲勞　出處：《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)激光熔凝參數(shù)與熔凝單元體橫截面尺寸之間呈現(xiàn)高度非線性映射關(guān)系,提出運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反求激光熔凝參數(shù)算法。利用BP網(wǎng)絡(luò)算法建立激光熔凝參數(shù)反求模型,經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練,模型預(yù)測(cè)誤差縮小到3%以內(nèi)。通過(guò)反求參數(shù)對(duì)DIEVAR模具鋼做熔凝處理,結(jié)果表明,熔凝單元體橫截面尺寸與期望值吻合誤差為1.33%,能夠滿足期望精度。通過(guò)對(duì)比研究經(jīng)反求參數(shù)做熔凝處理和未經(jīng)處理DIEVAR材料的抗熱疲勞性能,觀察分析熱疲勞裂紋在材料表面萌生及擴(kuò)展形態(tài),結(jié)果顯示,經(jīng)反求參數(shù)熔凝處理過(guò)的DIEVAR模具鋼其抗熱疲勞性能大幅度提高,熔凝單元體對(duì)裂紋阻斷有很好的效果。
[Abstract]:There is a highly nonlinear mapping relationship between the laser melting parameters and the cross section size of the melting unit. In this paper, BP neural network is used to reverse the parameters of laser melting, and BP neural network is used to establish the model of parameters inversion of laser melting, which has been trained for many times. The prediction error of the model is reduced to less than 3%. The result shows that the cross section size of the DIEVAR die steel is consistent with the expected value and the error is 1.33%. By comparing the thermal fatigue resistance of DIEVAR materials with reverse parameters and untreated DIEVAR, the initiation and propagation morphology of thermal fatigue cracks on the surface of the materials were observed and analyzed. The results show that the thermal fatigue resistance of DIEVAR die steel treated by reverse parameter melting treatment is greatly improved, and the melting unit has a good effect on crack blocking.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院;江蘇彤明車燈有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275468) 浙江省自然科學(xué)基金(LY17E050013)
【分類號(hào)】：TN249;TP183
【正文快照】： 0引言通過(guò)激光快速熔凝可以細(xì)化材料組織,提高材料硬度、耐磨性、抗腐蝕性和抗熱疲勞性能等[1-4]。由于其熔凝層薄,熱作用區(qū)小,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于模具、汽車零部件等表面強(qiáng)化。激光熔凝強(qiáng)化時(shí),激光對(duì)材料直接產(chǎn)生作用只有表層不到0.1 mm的深度,即金屬表面受熱熔化后,熱量以熱傳導(dǎo)

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本文編號(hào)：1448906