水導激光加工SiC和SiC復合材料工藝參數(shù)優(yōu)化大揭秘
發(fā)布日期：2025-01-10 10:33 ????瀏覽量：
在航空航天技術迅猛發(fā)展的當下，熱端部件對材料性能的嚴苛要求，讓 SiC 和 SiCf 這類新型高強、耐高溫陶瓷材料備受矚目。它們兼具低密度、耐高溫、耐腐蝕與優(yōu)異力學性能，卻也因陶瓷基特性，加工難度極大。激光加工憑借諸多優(yōu)勢進入研究者視野，其中水導激光更是在精度與效率間尋得平衡，成為加工 SiCf/SiC 材料的有力手段。
水導激光加工參數(shù)與加工結果呈非線性關系，精準識別困難重重。構建物理模型雖理論可行，但考慮到各向異性復合材料的復雜狀況，以及等離子體、多光子相互作用等難題，實操性欠佳。
經(jīng)實驗對比，在一眾機器學習模型里，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）模型表現(xiàn)亮眼，其實際實驗值與預測值之間誤差最小，平均絕對誤差（MAE）達 0.054，均方根誤差（RMSE）為 0.067 ?；?ANN 模型，再運用遺傳算法鎖定最佳加工參數(shù)組合。
從實驗流程來看，整個過程分為清晰的三個階段，實驗階段收集原始數(shù)據(jù)；預測和優(yōu)化階段借助機器學習深挖數(shù)據(jù)關聯(lián)、找尋最優(yōu)參數(shù)；驗證和解釋階段則利用物理仿真模型為神經(jīng)網(wǎng)絡的結果 “背書”。實驗中的樣本點選取也頗具講究，24 個測試集樣本點的數(shù)據(jù)直觀呈現(xiàn)出不同機器學習技術預測值與實際值的貼合程度。
借助熱力圖與等值線圖，能清晰錨定提升加工效果的最優(yōu)參數(shù)區(qū)域：最大功率、最小間距、最大速度搭配下，加工質(zhì)量趨近最佳，力求達成無環(huán)形、小壁錐度的理想成果。物理仿真模型進一步驗證了機器學習模型優(yōu)化結果，直觀展示出激光功率、填充間距變動時，小孔燒損深度、孔壁錐度、圓環(huán)結構的變化態(tài)勢。
哪怕是結構簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡，只要樣本量充足，在映射加工與質(zhì)量參數(shù)關系時，相比傳統(tǒng)機器學習回歸模型，就有著更低的誤差估計，優(yōu)勢盡顯。神經(jīng)網(wǎng)絡能夠捕捉物理模型難以呈現(xiàn)的非線性數(shù)據(jù)特質(zhì)，借助恰當?shù)臄?shù)據(jù)表征，還能深挖加工與質(zhì)量參數(shù)間的耦合奧秘，要是引入成本參數(shù)，更能兼顧質(zhì)量與成本。而物理建模仿真與神經(jīng)網(wǎng)絡 “雙劍合璧”，前者為后者驗證線性特征與規(guī)則，助我們更透徹理解加工過程。水導激光加工 SiC/SiC 復合材料工藝參數(shù)優(yōu)化，已然在智能化與精準化的道路上大步邁進。
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