BP神经网络在激光熔凝K465合金裂纹预测中的应用

摘要：

采用不同工艺参数研究了激光熔凝K465高温合金的开裂行为,并采用BP神经网络模型描述了裂纹指数与工艺参数的关系.研究发现,激光熔凝K465合金的裂纹主要分布在熔池顶部和底部的界面处,并呈现典型的液化开裂特征.通过建立激光熔凝区裂纹指数的数学描述方法,以激光功率、扫描速度、光斑直径和预热温度作为输入参数,以裂纹指数为输出参数,发展了一个均方误差小于10-8的BP神经网络模型,并可对实验结果进行较好的预测.

关键词：光学制造、激光熔凝、BP神经网络、裂纹指数、高温合金

所属期刊栏目：34

分类号：TP183;TN249(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划课题资助项目2013AA031103;国家重点基础研究发展计划973资助项目2011CB610402;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20116102110016;国家科学自然基金资助项目51005181,51105311

在线出版日期：2014-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14