【摘 要】
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为预测15-5PH合金粉末激光熔覆层稀释率进而改善熔覆层性能，提出一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization， PSO）优化支持向量回归（Support Vector Regression， SVR）的15-5PH激光熔覆层稀释率预测方法。以15-5PH为熔覆材料，45钢为基体进行激光熔覆实验；基于实验结果建立工艺参数与15-5PH熔覆层稀释率间的SVR模型；优选S
【机 构】
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重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51775071）； 重庆市高校创新研究群体（CXQT21024）； 重庆英才计划（CQYC20210302226）； 重庆市教委科学技术研究计划重点项目（KJZD-K202000801）；
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为预测15-5PH合金粉末激光熔覆层稀释率进而改善熔覆层性能，提出一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization， PSO）优化支持向量回归（Support Vector Regression， SVR）的15-5PH激光熔覆层稀释率预测方法。以15-5PH为熔覆材料，45钢为基体进行激光熔覆实验；基于实验结果建立工艺参数与15-5PH熔覆层稀释率间的SVR模型；优选SVR模型的核函数并运用PSO优化SVR模型的参数。结果表明：PSO-SVR模型选择高斯核函数时预测性能最好；与SVR模型和BP神经网络模型的预测结果相比，PSO-SVR模型对15-5PH熔覆层稀释率的预测结果更准确，模型的决定系数为0.9647，均方误差为0.0003，平均相对误差为3.6%。
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