【摘 要】
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增材制造由于其独特的设计和零件的高度功能化,从医学到航空航天工业的各种领域都有应用。金属激光熔覆技术是增材制造技术中的一种,评价激光熔覆成形件工艺质量的因素有表面形貌和内在质量,通过机器学习建模的方法实现激光熔覆成形件质量的预测与控制成为国内外学者研究的重点之一。本文基于智能算法研究形貌质量预测模型,以通过熔池图像的监测实现对熔覆层形貌质量的初步预测,论文的研究内容和结论如下:（1）研究了工艺参数
【基金项目】
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企、事业单位委托项目（项目批准号:GL202016）；
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增材制造由于其独特的设计和零件的高度功能化,从医学到航空航天工业的各种领域都有应用。金属激光熔覆技术是增材制造技术中的一种,评价激光熔覆成形件工艺质量的因素有表面形貌和内在质量,通过机器学习建模的方法实现激光熔覆成形件质量的预测与控制成为国内外学者研究的重点之一。本文基于智能算法研究形貌质量预测模型,以通过熔池图像的监测实现对熔覆层形貌质量的初步预测,论文的研究内容和结论如下:（1）研究了工艺参数-熔池几何信息-熔覆层形貌之间的关系。搭建熔池图像采集系统对激光熔覆过程中的熔池动态行为实时监测,采用改进的数学形态学边缘检测算法对熔池轮廓进行提取,研究熔池几何信息与熔覆层截面形貌特征及工艺参数之间的关系;分析工艺参数-熔池几何信息-熔覆层形貌之间的多重共线性并进行可视化分析,相关性系数过高时建立的模型会出现不稳定现象,本文相关性系数不超过0.8,因此不会出现多重共线性现象。（2）构建了基于DDAE-SVR的熔覆层形貌尺寸预测模型。建立了一种结合激光熔覆关键工艺参数和熔池形态特征的多信息融合网络来预测熔覆层几何特征;以常规的SVR模型为基本模型对超参数进行选择并引入单通道的自动编码器（DAE）,在单通道自动编码器的基础上改进为双通道自动编码器（DDAE）。结果表明,与DAE-SVR模型相比,DDAE-SVR模型能够有效、稳定地预测熔覆层尺寸特征,实际熔覆层宽高与预测熔覆层尺寸的平均相对误差MRE分别为2.8%和3.4%,均方误差MSE小于10-2;对熔覆层宽高比的预测,平均相对误差MRE降低了2.3%;为获得可预测且可控制的理想熔覆成形件奠定了基础。（3）提出了基于M-S网络模型的熔覆层质量预测算法。本文以采集的熔池图像作为输入,分类预测熔覆层质量,对熔池图像数据集进行图像预处理和增强操作;以Shuffle Net V2为基础模型进行改进,引入瓶颈结构并调整Stage模块中的参数得到改进的M-S模型;在熔池图像数据集上进行训练并对网络模型的参数量和分类结果准确率进行比较,结果表明M-S网络模型参数量较少且准确率较高,熔覆层质量分类预测的总体精度达95%,所提模型有效性得到了证明;该方法在熔覆过程中对提高熔覆层质量具有实际的指导意义。
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