316L不锈钢选区激光熔化表面的形貌分析与粗糙度预测
通过选区激光熔化技术制备316L不锈钢样件,利用扫描电子显微镜和光学显微镜分析了试样的微观组织,研究了激光功率和线能量密度(LED)对成形试样上表面形貌的影响,并以激光功率、扫描速度为输入,基于遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络对成形样件上表面的粗糙度进行预测.实验结果表明,LED对试样表面形貌和成形缺陷的影响较大,当LED为240 J/m时,熔道平整且连续,GA-BP神经网络预测模型的平均绝对百分误差为6.34%.
激光光学、选区激光熔化、表面形貌、神经网络、遗传算法、表面粗糙度
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TN249(光电子技术、激光技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省高校省级自然科学研究重点项目;安徽建筑大学引进人才;博士启动项目
2022-06-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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