【摘 要】
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金属激光熔化沉积质量与熔池状态具有密切的关联,根据熔池视觉特征对加工中的熔池状态进行识别,进而实现沉积质量的在线预测对金属激光熔化沉积技术具有重要意义。为构建上述
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,汕头大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775257),辽宁省自然科学基金(20180520020),中央高校基本科研业务费资助(DUT20JC19),大连市科技创新基金项目《面向现场环境的多源信息融合智能激光增材再制造关键技术研发》
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金属激光熔化沉积质量与熔池状态具有密切的关联,根据熔池视觉特征对加工中的熔池状态进行识别,进而实现沉积质量的在线预测对金属激光熔化沉积技术具有重要意义。为构建上述映射关系,本文提出了一种基于金字塔池化卷积神经网络的金属激光熔化沉积熔池状态识别方法。针对所采集的熔池同轴图像,建立用于训练和测试的数据集;构建了金字塔池化卷积神经网络(Pyramid pooling convolutional neural networks,PPCNN),并进行网络关键参数的研究。结果表明:第一层卷积核尺寸为5×5,
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