激光多层熔覆纳米陶瓷涂层工艺优化：神经网络与遗传算法结合

"该研究应用了神经网络和遗传算法对激光多层熔覆厚纳米Al2O3-13%TiO2陶瓷涂层的工艺进行优化。通过3因素3水平正交试验，训练了神经网络模型，建立了熔覆工艺参数（熔池闭环控制温度、超声振动频率和保温箱预热温度）与涂层性能（结合强度和显微硬度）的预测模型。遗传算法用于单目标和多目标参数优化，结果显示模型预测误差小于2.5%，优化后的最大结合强度和显微硬度分别达到70.7 MPa和2025.5 HV。在特定条件下，涂层综合性能最佳，对应参数为熔池温度2472.0℃、超声振动频率31.9 kHz和保温箱预热温度400℃。" 本文主要探讨了激光技术在多层熔覆厚纳米陶瓷涂层工艺中的应用，特别是针对Al2O3-13%TiO2陶瓷涂层的工艺优化。研究中，研究者采用了反馈型（BP）神经网络，这是一种人工神经网络类型，常用于非线性问题的建模和预测。通过3因素3水平的正交试验数据，神经网络模型得以训练并建立，用于预测熔覆工艺参数如何影响涂层的结合强度和显微硬度这两个关键性能指标。 遗传算法（GA）是优化问题的有效求解工具，它模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制。在这里，遗传算法被用来优化纳米陶瓷涂层的工艺参数，实现单目标和多目标的优化。实验结果显示，遗传神经网络模型的预测精度高，预测值与实际试验值的相对误差不超过2.5%，证明了模型的可靠性和准确性。 进一步的优化结果显示，当设定熔池闭环控制温度为2472.0℃，超声振动频率为31.9 kHz，保温箱预热温度为400℃时，涂层的综合性能达到最优。此时，结合强度和显微硬度分别为69.1 MPa和1835.5 HV，这为实际生产提供了重要的工艺参考。 这项研究结合了神经网络的预测能力和遗传算法的优化能力，对于提高激光多层熔覆厚纳米陶瓷涂层的制备效率和涂层质量具有重要意义，也为类似复杂工艺的优化提供了一种有效的方法。同时，研究还揭示了工艺参数对涂层性能的具体影响，有助于深入理解激光熔覆过程，推动相关领域的科技进步。