【摘 要】
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利用BP神经网络建立激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉电压、送粉载气流量)与熔覆层截面形貌(熔宽、余高)的预测模型。以激光熔覆工艺参数为输入,熔覆层的截面
【机 构】
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中车青岛四方机车车辆股份有限公司,西南交通大学
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1100202),四川科技计划项目(2019JDRC0130,2020JDRC0047),四川省重大科技专项项目(2020ZDZX0002)。
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利用BP神经网络建立激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉电压、送粉载气流量)与熔覆层截面形貌(熔宽、余高)的预测模型。以激光熔覆工艺参数为输入,熔覆层的截面形貌为输出,利用工艺试验数据对网络进行训练,实现对输入和输出的高度映射。结果表明,BP神经网络可以较好地对熔覆层形貌进行预测,同时双隐藏层BP神经网络模型预测结果误差波动更小,表现出优良的稳定性,最大预测误差相比单隐藏层神经网络大大降低。
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