【摘 要】
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当前对选区激光熔化产生的残余应力预测方法主要为数值模拟,但由于设备、环境、粉末等因素差异性较大,且具有较大不确定性,很难建立符合实际情况的数值模拟模型.利用神经网络在预测多变量、复杂线性信息处理方面能力强的特点,建立适用于预测316L不锈钢粉末选区激光熔化残余应力的模型.使用选区激光熔化技术打印相当数量的不同工艺参数的试样,采用超声波检测其内部残余应力作为神经网络的训练样本,并使用这些样本对神经网络模型进行训练,获得具有预测功能的神经网络,将验证样本的工艺参数输入神经网络,计算出预测的残余应力值,与实际检
【机 构】
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北京工商大学 人工智能学院, 北京100048
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当前对选区激光熔化产生的残余应力预测方法主要为数值模拟,但由于设备、环境、粉末等因素差异性较大,且具有较大不确定性,很难建立符合实际情况的数值模拟模型.利用神经网络在预测多变量、复杂线性信息处理方面能力强的特点,建立适用于预测316L不锈钢粉末选区激光熔化残余应力的模型.使用选区激光熔化技术打印相当数量的不同工艺参数的试样,采用超声波检测其内部残余应力作为神经网络的训练样本,并使用这些样本对神经网络模型进行训练,获得具有预测功能的神经网络,将验证样本的工艺参数输入神经网络,计算出预测的残余应力值,与实际检测值进行对比.实验结果表明,预测值与实际测量值偏差较小,验证了所提方法的有效性.采用神经网络预测残余应力的方法,可以快速确定不同选区激光熔化工艺参数对应的残余应力,避免设置残余应力较高的工艺参数,有效缩短制备高质量工件试样的周期,降低成本.
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