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激光冲击区表面质量的人工神经网络研究

王金来 ,  於自岚 ,  高传玉 ,  吉选芒 ,  安毓英 ,  曾丹勇 ,  刘劲松 ,  杨继昌 ,  张永康

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文章导航 > 激光技术  > 2001 >  25(1): 1-6
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shu

激光冲击区表面质量的人工神经网络研究

  • 1.

    山西运城高等专科学校物理系, 运城, 044000;

  • 2.

    西安电子科技大学技术物理系,西安, 710071

  • 3.

    江苏理工大学机械工程学院, 镇江, 212013

    • 作者简介: 王金来,男,1957年4月出生.副教授.现从事光折变非线性光学的研究工作.;於自岚,男,1968年9月出生.硕士.主要从事金属材料激光冲击强化技术研究..
  • 基金项目:

    江苏省应用基金;国家教委博士点基金资助

Study of the surface qualities of laser shock-processing zones using an artificial neural network

  • 1.

    Department of Physics, Yunceng Advanced Training College, Yuncheng, 044000;

  • 2.

    Department of Applied Physics, Xidian University, Xi'an, 710071

  • 3.

    College of Mechanical Engineering, Jiangsu University of Science and Technolohy, Zhenjiang, 212013

  • 摘要: 大量的实验表明,经激光冲击处理后,材料受冲击区的表面质量与材料的疲劳寿命有着明显的关系。因此,表面质量是判断激光冲击强化效果的重要手段。将人工神经网络技术用于激光冲击处理后试件的表面质量分析,建立了激光参数与激光冲击处理后试件的表面质量之间的联系,并用其实现了对冲击处理后的试件表面质量的预测。研究及实验表明,该方法不仅具有准确及稳定性好等特点,而且这种预测能力在实际应用中还具有不断提高的智能特性。
    Abstract: A lot of experiments have shown that there is an obvious relation between surface qualities of specimen after laser shock-processing(LSP) and its fatigue life.Consequently,the LSP effects can be evaluated by surface qualities in LSP areas.In this paper,an artificial neural network(ANN) is utilized to study the surface qualities of specimen after LSP.Based on the data obtained in the experiment,an ANN is established.The trained ANN could acquire the relations between surface qualities and laser parmeters.From the verification of aluminium alloy 2024-T62,it is proved that the neural network can successfully predict the surface quality grades of specimen after LSP,and easily determine the laser parameters under different production conditions.The research and experimental results show that the ANN has not only the accuracy and good stability,but also the intelligent improving control ability during process.
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出版历程
  • 收稿日期:  1999-11-01
  • 录用日期:  2000-05-06
  • 刊出日期:  2001-01-25

激光冲击区表面质量的人工神经网络研究

    作者简介: 王金来,男,1957年4月出生.副教授.现从事光折变非线性光学的研究工作.;於自岚,男,1968年9月出生.硕士.主要从事金属材料激光冲击强化技术研究.
  • 1. 山西运城高等专科学校物理系, 运城, 044000;
  • 2. 西安电子科技大学技术物理系,西安, 710071
  • 3. 江苏理工大学机械工程学院, 镇江, 212013
  • 收稿日期: 1999-11-01
  • 录用日期: 2000-05-06
  • 网络出版日期: 2001-01-25
基金项目:  江苏省应用基金;国家教委博士点基金资助

摘要: 大量的实验表明,经激光冲击处理后,材料受冲击区的表面质量与材料的疲劳寿命有着明显的关系。因此,表面质量是判断激光冲击强化效果的重要手段。将人工神经网络技术用于激光冲击处理后试件的表面质量分析,建立了激光参数与激光冲击处理后试件的表面质量之间的联系,并用其实现了对冲击处理后的试件表面质量的预测。研究及实验表明,该方法不仅具有准确及稳定性好等特点,而且这种预测能力在实际应用中还具有不断提高的智能特性。

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