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冷热丝材激光熔覆工艺及其神经网络专家系统研究

冷热丝材激光熔覆工艺及其神经网络专家系统研究

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作者：付松涛湖南大学

学位级别：硕士

丝材激光熔覆是一种增材制造与再制造工艺,与其他的增材制造工艺不同,具有材料利用率高、加工效率高、能源消耗相对小、热影响区小等特点。虽历经了几十年发展,丝材激光熔覆工艺仍存在大量未解决问题,使其无法大范围推广应用。其中,较... 详细信息

丝材激光熔覆是一种增材制造与再制造工艺,与其他的增材制造工艺不同,具有材料利用率高、加工效率高、能源消耗相对小、热影响区小等特点。虽历经了几十年发展,丝材激光熔覆工艺仍存在大量未解决问题,使其无法大范围推广应用。其中,较大的问题有两个,一是熔覆质量达不到理想水平;另一个是工艺规范难确定,研发周期长。针对熔覆质量不达标,即熔覆层平整度不够、内部可能出现缺陷这一问题,本文利用湖南嘉程增材制造有限公司生产的可移动式多功能激光熔覆系统进行了工艺研究,为研究丝材激光熔覆过程中激光功率、扫描速度、送丝速度与光丝相对位置等工艺对熔覆道高度、宽度与表面平整度造成的影响,特设计、进行了多组丝材激光熔覆试验,发现了各工艺因素对熔覆层的影响。本文提出了变搭接率与热丝激光熔覆两种方法来改善熔覆层质量。在不改变其他工艺参数的条件下,通过系列试验发现了变搭接率与热丝激光熔覆可以使熔覆层平整度得到一定的改善。其中,变搭接率只提高了熔覆层表面平整度,并不能消除熔覆层内部气孔与夹杂等缺陷,因此变搭接率的方法应用场合不广;而热丝激光熔覆不仅可以改善平整度,它还可以消除熔覆层气孔与夹杂等缺陷。通过观察热丝激光熔覆与传统丝材激光熔覆的熔覆层微观形貌,发现了热丝熔覆层的微观组织更佳,多为均匀的等轴晶,而冷丝熔覆层的多为柱状晶。针对研发周期长,确定熔覆工艺需多次试错这一问题,本文以SQL sever Management Studio 18与Visual studio 2019作为开发环境,设计了一款丝材激光熔覆神经网络专家系统。该神经网络专家系统的最大特点是采用了正向、逆向混合推理方式,其中传统的专家经验作为正向推理依据,神经网络作为逆向推理依据,通过正向、逆向相结合的方式来提高系统的可靠性。本文最后开展了面向工程实践的试验,验证了丝材激光熔覆神经网络专家系统的可靠性。采用1.2mm的405号不锈钢丝材在内径280mm,外径312mm的45#钢空心管上加工出了高度1.5mm、平整度84.5%的优质熔覆层。通过检测发现熔覆层无裂纹、气孔等缺陷,且其熔覆层高度最大误差为4.1%,该结果表明该神经网络专家系统有效、可靠。

关键词：丝材激光熔覆熔覆层质量电热丝材专家系统神经网络

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