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粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数(部分偏离工艺窗口)实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数(如激光功率高、中、低)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常(辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态);二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量(密度、表面粗糙度)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明:对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。 相似文献
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