基于残余应力的激光冲击强化参数多目标优化

为了获取镍基高温合金GH4169激光冲击强化(Laser Shock Peening,LSP)过程中最佳工艺参数,利用ABAQUS/EXPLICIT软件,对搭接率、光斑尺寸、峰值压力和脉冲宽度4个关键工艺参数对残余应力的影响规律进行了研究。以最大残余拉应力、表面平均残余压应力及残余压应力层深度为优化目标,采用径向基神经网络代理模型(Radial Basis Function,RBF)和遗传算法(GA)(包括快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)、相邻培养式遗传算法(NCGA)、自适应变异遗传算法(AMGA))相结合的方法对这4个工艺参数进行了多目标优化研究,得到了最优的工艺参数。结果表明,采用AMGA所得的表面平均残余压应力绝对值比NSGA-II所得高22.9MPa,比NCGA所得高59.4MPa。优化后最大残余拉应力降低了6.99%,表面平均残余压应力提高了9.78%,表明了优化方法的有效性。