基于ANN的激光熔积成形高度智能预测及梯度功能材料成形技术基础

论文摘要

激光熔积成形是在快速原型技术的基础上结合同步送粉激光熔覆技术所发展起来的一项高新制造技术。采用该技术所制造出的金属零件具有均匀细密的枝晶组织和优良的质量,其密度和性能与常规金属零件相当,同时该技术具有许多突出优点,如加工时间短、材料浪费少、适用加工的材料种类广泛、可以很方便地加工高熔点、难加工的材料,并可根据需要生产特殊性能零件等,是一种有潜力的先进制造方法。激光熔积成形过程是由多因素共同作用的非线性过程,采用普通的分析方法难以客观、快捷地分析试验结果,不能准确地指导进一步的工艺试验。熔积成形工艺参数与熔积层几何形貌之间的关系很难以简单的数学式来描述,因此,常用的正交分析方法用于熔积层几何形貌的预测存在着明显的不足。为此,本文在前期研究工作基础上,采用基于BP神经网络的激光熔积高度预测模型,对激光熔积成形高度进行了预测,与实验高度值基本吻合,可以有效的指导实验。为实现梯度材料成形,将刮板式送粉器改进为新型的梯度功能送粉器,均匀、灵敏、可调节和密封性好的新型梯度材料数字化输送装置,从而可以按照梯度区组份连续变化的要求,将高温合金和铁基合金粉末按不同比例混合并送入激光熔池中,获得成分连续梯度变化的熔积成形体。对陶瓷粉末与金属粉末的梯度熔积成形进行了基础研究,分析了金属粉末（Fe20）与不同陶瓷粉末（Al2O3、SiC）、陶瓷粉末（Al2O3）与不同金属粉末（FNI-11B、FNI-07B）激光熔积成形的成形性,还通过金相组织观察了成形后材料的微观组织形貌,分析了陶瓷粉末在试样中的分布状况,及混合粉末的成形机理。利用优化的激光熔积成形工艺参量,制备了Al2O3成分连续渐变的梯度材料（ FGM）,从而为进一步实现激光直接成形制造梯度功能金属零件奠定基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题的来源和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 2 激光熔积工艺参数对熔积成形几何特征的影响
• 2.1 激光熔积直接成形原理
• 2.2 实验设备
• 2.3 实验方案及结果分析
• 2.4 本章小结
• 3 基于神经网络的激光熔积高度预测模型的建立
• 3.1 神经网络的原理与优点
• 3.2 BP 神经网络
• 3.3 基于BP 神经网络的激光熔积成形高度预测模型的建立
• 3.4 本章小结
• 4 激光熔积成形送粉系统的改进
• 4.1 送粉系统的改进
• 4.2 刮板式送粉器与梯度材料送粉器的测量结果及比较
• 4.3 送粉的实现
• 4.4 本章小结
• 5 梯度材料激光熔积成形的基础研究
• 5.1 铁基合金粉末与不同陶瓷粉末的混合熔积成形
• 2O₃粉末的混合熔积成形'>5.2 镍基合金粉末与 Al₂O₃粉末的混合熔积成形
• 5.3 Z 方向上的梯度成形及微观组织观察
• 5.4 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢