基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

摘要：

目的 为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法.方法 选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)为优化变量、熔覆层质量(稀释率、显微硬度、热影响区深度)为优化目标,根据正交试验结果建立PSO-BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合.结果 PSO-BP 神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过 6%,最优工艺参数组合如下:激光功率为 2 158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为 2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了 70.4%、显微硬度增大了 25.4%、热影响区深度减少了 41.8%.结论 该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴.

关键词：激光熔覆、工艺参数优化、PSO-BP神经网络、GA算法

所属期刊栏目：15

分类号：TG174.4(金属学与热处理)

在线出版日期：2023-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：210-218