研究目的
基于软计算方法，通过建模与多目标优化预测板料激光成形耦合机制中的面外与面内变形，并选择最优工艺参数以获得预期变形。
研究成果
基于软计算的模型被开发用于预测CMLF工艺中的弯曲或面外变形以及增厚或面内变形。经实验测试数据验证，这些软计算模型（即GANN和GA-ANFIS）能够以可接受的精度预测弯曲和增厚变形。采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行多目标优化，以获得不同优化案例的多个最优解。
研究不足
论文中未明确提及实验的技术和应用限制，以及潜在的优化领域。
1：实验设计与方法选择：
在光纤激光器上对AISI304板材进行耦合机制激活的激光成形实验。选取激光功率、扫描速度和光斑直径三个输入工艺参数，以弯曲角度和增厚量作为输出指标。
2：样本选择与数据来源：
实验按照面心中心复合设计（FCCD）方案开展。
3：实验设备与材料清单：
光纤激光器（型号：YLR-2000，品牌：IPG）、激光位移传感器（型号：Opto-NCDT 1420，品牌：Micro-Epsilon）、数显指针式千分尺（型号：342-261，品牌：Mitutoyo）。
4：实验流程与操作步骤：
使用激光位移传感器和数显指针式千分尺测量成形试样的弯曲角度及厚度增量。
5：数据分析方法：
基于采集的实验数据进行回归分析，分别建立正向与逆向建模的神经网络及神经模糊系统模型。
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