激光相变硬化工艺参数自动选择模型及其程序开发

论文摘要

激光相变硬化技术在工业生产中发挥了越来越大的作用,其技术工艺也得到了巨大的发展,但是仍然有一些问题需要去解决和不断地完善。 激光相变硬化工艺参数对硬化效果具有十分重要的意义。采用什么样的工艺参数直接决定了硬化效果的好坏。本文将通过大量的试验数据和理论上的分析来研究工艺参数（扫描速度和功率）与硬化效果（表面硬度和层深）的关系。并试图对这些关系做出合理、清晰的表述。 硬度与工艺参数之间的关系迄今为止都没有什么定量的表达方式。因此,在试验当中,在一定的工艺参数条件下的硬度值往往只能通过试验才能确定。为了减少试验的工作量,本文拟用MATLAB的BP神经网络来建立一个硬度的预测模型。使得用户在对网络进行训练以后,可以对一定工艺参数下的激光相变硬化硬度值进行预测,这样就可以在试验之前就了解试验的结果,以此来提高工作的效率、减少试验的工作量。 激光相变硬化层分布的均匀性是理论研究和实践中追求的目标之一。目前普遍采用的激光光斑形状,易形成中间厚、两边薄的月牙形硬化层,影响了相变硬化效果和质量。通过改变矩形光斑内的激光功率密度分布或者改变光斑的形状,亦或者改变激光扫描功率参数,可以使得硬化层的均匀性得到较好的改善。 而参数选择模型则是对工艺参数与硬度、层深关系研究结果的综合运用。通过运用此模型,可得到在一定层深和硬度要求下的比较合理的p-v组合,以使得硬化层的分布趋于均匀。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 激光加工概述
• 1.1.1 激光加工的含义
• 1.1.2 激光加工的特点
• 1.1.3 激光加工技术的重点应用领域
• 1.2 激光加工技术的发展动态
• 1.3 本文研究内容、成果及意义
• 1.4 课题的来源及本文的主要工作
• 第二章 激光相变硬化
• 2.1 激光相变硬化原理
• 2.2 激光相变硬化工艺的特点
• 2.3 激光相变硬化工艺方法
• 2.3.1 激光相变硬化工艺方法的内容
• 2.3.2 激光相变硬化工艺中工件的预处理
• 2.4 激光相变硬化的应用和研究现状
• 2.5 激光相变硬化技术的发展展望
• 第三章 激光工艺参数对硬化层性能指标的影响规律
• 3.1 激光淬火的工艺要点
• 3.2 激光相变硬化温度场模型的建立
• 3.3 工艺参数对硬度的影响
• 3.3.1 相变硬化试验
• 3.3.2 理论分析
• 3.4 工艺参数对层深的影响
• 3.4.1 工艺参数对层深的影响规律
• 3.4.2 工艺参数对层深影响敏感性的理论分析
• 第四章 层深与硬度的预测模型
• 4.1 层深计算数学模型
• 4.2 硬度预测模型
• 4.2.1 激光相变硬化的试验设备
• 4.2.2 预测模型建立的意义
• 4.2.3 基于BP神经网络的硬度预测模型
• 4.2.3.1 神经网络简述
• 4.2.3.2 bp神经网络的介绍
• 4.2.3.3 面向MATLAB的BP神经网络的设计步骤
• 4.2.3.4 BP神经网络的训练
• 4.2.3.5 BP神经网络的仿真
• 4.2.4 BP神经网络编程的实现
• 4.2.4.1 训练网络编程
• 4.2.4.2 网络仿真编程
• 4.2.5 用户操作界面的编写
• 4.2.5.1 软件的开发环境
• 4.2.5.2 软件开发的编程语言
• 4.2.5.3 软件运行环境要求
• 4.2.5.4 软件的主要特点
• 4.2.5.5 软件界面的设计
• 4.2.5.6 软件的总体设计
• 4.3 有关BP算法的问题及改进算法
• 4.4 VISUAL BASIC与BP神经网络的集成
• 4.4.1 MATLAB与VB等高级语言的接口
• 4.4.2 在VB中调用MATLAB程序
• 4.4.3 使用数据的处理
• 4.4.4 预测模型运用举例
• 第五章 基于硬化层分布均匀性的激光工艺参数组合
• 5.1 改善硬化层分布的途径
• 5.1.1 改变能量的输入
• 5.1.2 改变激光扫描参数
• 第六章 激光工艺参数自动选择模型
• 6.1 层深计算模型算法的实现
• 6.1.1 建立层深计算模块的目的和意义
• 6.1.2 层深计算模型编程的实现
• 6.2 参数自动选择模型
• 6.2.1 参数自动选择模型的功能
• 6.2.2 编程的实现
• 结论
• 致谢
• 参考文献