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利用人工智能技术预测激光钻孔的质量特性

DOI：10.1007/s00366-019-00878-y 期刊：Engineering with Computers 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 激光微钻孔技术在航空航天、汽车和生物医学领域广泛应用，用于获取具有精确几何质量且表面无裂纹的微孔。为经济高效地在难加工材料上实现目标质量的微孔加工，计算智能方法被用于精准预测钻孔工艺的性能指标。本研究采用脉冲毫秒级Nd:YAG激光器，在相同加工条件下通过改变电流、脉冲宽度、脉冲频率和气体压力等参数，对钛合金和不锈钢进行微钻孔实验。运用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和多基因遗传编程(MGGP)等人工智能技术预测入口/出口圆度、热影响区、飞溅区域和锥度等性能指标。实验数据的70%作为训练集，剩余30%作为测试集。结果表明：加工钛合金工件时，ANFIS模型与MGGP模型的测试数据均方根误差(RMSE)范围分别为8.17-24.17%和4.04-18.34%；加工不锈钢工件时，两模型的RMSE范围分别为13.08-20.45%和6.35-10.74%。对比分析显示MGGP模型在激光钻孔工艺中对性能指标的预测更优，具有精准预测加工输出的潜在应用价值。
作者： Suman Chatterjee，Siba Sankar Mahapatra，Vijay Bharadwaj，Brahma N. Upadhyay，Khushvinder S. Bindra
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种模型，用于预测采用脉冲Nd:YAG激光在难加工材料（如AISI 316和Ti6Al4V）上加工微孔的质量特性。

研究成果

与ANFIS模型相比，MGGP模型在性能指标上显示出最小的均方根误差（RMSE）。结果表明，MGGP在预测激光微钻孔工艺的性能指标方面具有更大的潜力和适用性?？梢缘贸鼋崧郏琈GGP模型的预测精度高于ANFIS模型。

研究不足

本研究仅限于使用脉冲Nd:YAG激光预测难加工材料（如AISI 316和Ti6Al4V）上微孔的质量特性。该研究不包括其他材料或激光类型。

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