钛合金激光直接成形工艺参数Logistic回归分析：优化与验证

本文主要探讨了在钛合金件激光直接成形工艺过程中，如何通过优化工艺参数来提升金属零件的质量和性能。激光金属直接成形是一种先进的制造技术，它利用高能激光在金属粉末上逐层熔化和堆积，形成所需零件。在这个研究中，关注的核心问题是减少钛合金件内部缺陷的发生，因为缺陷可能影响其机械性能。 研究人员首先采用正交旋转实验设计，这是一种系统性的实验设计方法，旨在探索多因素交互作用下的最优化工艺参数组合。他们对不同的工艺参数，如激光功率、扫描速度、扫描方向等进行了实验，观察这些参数如何影响钛合金零件的内部结构和温度分布。 通过实验收集的数据，他们构建了一个二分类问题，即判断金属零件是否出现内部缺陷。为了建立一个可靠的预测模型，研究人员选择了Logistic回归作为分析工具。Logistic回归是一种统计学上的概率模型，特别适合处理二分类问题，它能将连续的输入变量映射到一个0-1的概率输出，用于预测事件发生的可能性。 经过Logistic回归模型的训练和验证，研究人员发现模型对于预测钛合金件内部是否有缺陷具有较高的准确性。他们在验证实验中，使用模型计算出的工艺参数进行成形，结果显示样本内部并未发现任何内部缺陷，这表明模型的实际预测能力与理论预测相吻合，证明了Logistic回归模型的有效性。 这项研究的结论是，通过Logistic回归模型，可以有效地指导钛合金件激光直接成形工艺参数的选择，降低缺陷风险，从而提高产品质量和力学性能。这对于金属零件的精密制造和大规模生产具有重要的实践价值，也为其他金属材料的类似工艺提供了参考框架。