研究目的
利用人工神经网络模型预测镍钛形状记忆合金增材制造中的最佳激光参数。
研究成果
人工神经网络模型成功用于预测镍钛形状记忆合金增材制造的最优工艺参数。改进后的多层感知器代码使实验数据与预测值之间的吻合度达到97%-99%。该神经网络解决方案在激光加工的预测、控制和管理方面具有强大效能，可作为解析模型和数值模型的有效替代方案。
研究不足
该研究基于有限的实验数据来捕捉各参数对最终零件性能的影响。人工神经网络模型在训练阶段需要大量数据集，导致训练时间较长。
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一种用于寻找镍钛形状记忆合金增材制造中最佳激光参数的预测模型
DOI：10.1007/s00170-019-04596-z
期刊：The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
形状记忆合金（SMAs）已广泛应用于航空航天、汽车和医疗等领域。镍钛（NiTi）合金因其卓越的功能特性——包括超弹性（SE）和形状记忆效应（SME）——成为其中最知名的合金。这些特殊性能源于马氏体与奥氏体之间的可逆相变。近年来，增材制造（AM）为制备复杂形状的镍钛制品提供了重要途径。众多研究者正致力于优化增材制造工艺参数，这些参数会显著影响最终产品的性能。实际上，通过控制激光功率、扫描速度和扫描间距等参数，可以定制打印镍钛部件的功能与力学行为，这些参数对3D打印件的性能起关键作用。特别是输入参数会显著改变应变恢复率和相变温度等力学性能，因此采用合适的参数组合至关重要。本研究基于人工神经网络（ANN）建立了预测模型，用于构建增材制造工艺输入与输出之间的非线性映射关系，并据此开发、测试及验证一套可用于优化工艺参数设置的增材制造原型工具。
作者：
Mehrshad Mehrpouya，Keyvan Safaei Baghbaderani，Mohammad Elahinia，Annamaria Gisario，Atabak Rahimzadeh，Mohammadreza Nematollahi
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