基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法，步骤如下：（1）确定参量；（2）构成至少13个解释参量；（3）设计至少42种不同的方案；（4）将各方案分别对所有样本进行非线性回归；（5）选择最佳方案；（6）建立回归关联式；（7）得到回归关联式的最大相对误差；（8）选择最优回归关联式。本发明专利技术克服了激光熔覆层表面尺寸与加工参数关系间关联式的确定中现有方法的局限性。采用本发明专利技术所得到的显式数学模型，对实验数据拟合的最大相对误差为4.3922%，对没有参与建模的实验数据的检验最大相对误差为2.6275%。本发明专利技术最佳方案所得到的数学模型不仅对参与建模的实验数据的拟合精度更高，还对没有参与建模的实验数据高精度预测，从而得到的预测模型更具有推广意义。

【技术实现步骤摘要】
基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法
本专利技术涉及机械局部修复用激光熔覆工艺的
，具体涉及一种基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法。
技术介绍
在电站、化工等行业，离心式压缩机、鼓风机、汽轮机的局部表面修复可以选择的再制造方法之一是激光熔覆。激光熔覆过程中，激光功率、扫描速度、送粉气压、送粉速度、送粉电压、转盘转速等加工参数，与最终得到的描述熔覆层形貌的熔覆高度、熔覆宽度、基体熔深等定量特征有关。在修复高附加值部件时，为了确定相适宜的激光功率、扫描速度、送粉气压、送粉速度、送粉电压、转盘转速以获得理想的熔覆高度、熔覆宽度、基体熔深等，真实实验的方法，成本较高、工作量更大。为了解决加工参数和熔覆层表面尺寸的预测模型建模问题，两种方法为代表：得到显式数学模型的回归方法；得到隐式数学模型的神经网络方法。显式数学模型更直观。在文献1(《中国重型装备》2012年第1期第39～40页，下称文献1)中由张炳发、洪蕾提出了根据实验数据基于回归方法的显式数学模型。该数学模型对实验数据拟合时的最大相对误差为11.94％。在该杂志同期的第35～38页(下称文献2)中由徐艳龙、洪蕾提出了根据实验数据基于回归方法的显式数学模型1、显式数学模型2。数学模型1对45钢激光熔覆的实验数据拟合时的最大相对误差为7％。数学模型2对铸铁激光熔覆的实验数据拟合时的最大相对误差为9.4％。显然，进一步提高熔覆后工件表面形貌尺寸与加工参数关系间关联的显式数学模型的拟合精度很有必要。如果能发现对参与建模的实验数据的拟合精度更高、还具有推广意义的显式数学模型，则其意义更大。
技术实现思路
本专利技术要解决的是现有熔覆后工件表面形貌尺寸与加工参数关系间关联的显式数学模型的拟合精度不高的技术问题。从而提供一种可以方便地、精确地找到激光熔覆层表面尺寸与加工工艺参量的较高精度的关系式实现基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法，步骤如下：(1)确定与激光熔覆层表面尺寸相关的加工工艺参量，实验测定分析各参量的数值，并确定各参量的范围，至少有8个样本；(2)将各参量两两结合分别消除质量量纲、时间量纲和长度量纲以得到至少10个构造参量，构造参量加上原有的至少3个参量构成至少13个解释参量；(3)选择1至4个解释参量相结合设计至少42种不同的方案；(4)将各方案分别对所有样本进行非线性回归，得到各方案的判定系数和最大相对误差；(5)选择判定系数最大且最大相对误差最小对应的方案为最佳方案；(6)利用步骤(5)选择的最佳方案中的解释变量，对所有样本采用交叉检验的方法建立回归关联式；(7)将与回归关联式对应的所有样本回代至该回归关联式，得到各样本的预计值，进而得到各样本的相对误差，选择相对误差中的最大值作为该回归关联式的最大相对误差；(8)选择步骤(7)得到的最大相对误差中的最小值对应的回归关联式作为最优回归关联式。所述与激光熔覆层表面尺寸相关的加工工艺参量包括激光功率、扫描速度、送粉气压、送粉速度和转盘转速中的一种或几种。所述激光熔覆层表面尺寸包括熔覆高度、熔覆宽度和基体熔深中的一种或几种。所述非线性回归基于最小二乘法。相对误差为(预计值-实际值)/实际值的绝对值*100％。所述交叉检验的方法为：从样本中选择一个样本作为检验样本，其余样本均为建模样本；建模样本利用最小二乘法进行非线性回归得到回归关联式；将该检验样本放回，选择另一个样本作为检验样本；循环上述过程。本专利技术克服了激光熔覆层表面尺寸与加工参数关系间关联式的确定中现有方法的局限性。采用本专利技术所得到的显式数学模型，对实验数据拟合的最大相对误差为4.3922％，对没有参与建模的实验数据的检验最大相对误差为2.6275％。本专利技术设计了至少13个解释变量，1至4个解释变量相互结合构造了至少42种方案，每种方案进行了至少8个不同的检验。拟合熔覆高度、熔覆宽度、熔覆深度时，分别进行不同方案下对应的回归关联，选择出各自的最佳方案。根据本专利技术最佳方案所得到的数学模型不仅对参与建模的实验数据的拟合精度更高，还对没有参与建模的实验数据高精度预测，从而得到的预测模型更具有推广意义。附图说明图1为实施例1的熔覆高度的回归关联式对应的图形。图2为实施例1的熔覆宽度的回归关联式对应的图形。图3为实施例2的45钢的熔覆高度的回归关联式对应的图形。图4为实施例2的铸铁的熔覆高度的回归关联式对应的图形。具体实施方式实施例1：一种基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法，激光熔覆过程中，与激光熔覆层表面尺寸熔覆高度H、熔覆宽度W相关的加工工艺参量为激光功率P、扫描速度vs和送粉速度vr。熔覆高度H、熔覆宽度W、激光功率P、扫描速度vs和送粉速度vr的数据，如表1所示，18组数据构成18个样本。表1序号激光功率P/W扫描速度vs/(m/s)送粉速度vr/(kg/s)熔覆高度H/m熔覆宽度W/m120000.0042.933333E-0041.250000E-0036.150000E-003220000.0043.533333E-0041.250000E-0036.150000E-003320000.0044.050000E-0041.250000E-0036.150000E-003420000.0052.933333E-0041.200000E-0036.000000E-003520000.0053.533333E-0041.000000E-0036.000000E-003620000.0054.050000E-0041.000000E-0036.100000E-003720000.0062.933333E-0041.000000E-0035.950000E-003820000.0063.533333E-0041.000000E-0035.950000E-003920000.0064.050000E-0041.000000E-0036.000000E-0031022000.0042.933333E-0041.250000E-0036.000000E-0031122000.0043.533333E-0041.550000E-0036.250000E-0031222000.0044.050000E-0041.550000E-0036.250000E-0031322000.0052.933333E-0041.250000E-0036.250000E-0031422000.0053.533333E-0041.350000E-0036.300000E-0031522000.0054.050000E-0041.350000E-0036.300000E-0031622000.0062.933333E-0041.000000E-0036.000000E-0031722000.0063.533333E-0041.250000E-0036.000000E-0031822000.0064.050000E-0041.250000E-0036.100000E-003激光功率P、扫描速度vs和送粉速度vr相互之间采用两两结合消除部分量纲的方法，构造了十个构造参量，分别为本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法，其特征在于步骤如下：(1)确定与激光熔覆层表面尺寸相关的加工工艺参量，实验测定分析各参量的数值，并确定各参量的范围，至少有8个样本；(2)将各参量两两结合分别消除质量量纲、时间量纲和长度量纲以得到至少10个构造参量；构造参量加上原有的至少3个参量构成至少13个解释参量；(3)选择1至4个解释参量相结合设计至少42种不同的方案；(4)将各方案分别对所有样本进行非线性回归，得到各方案的判定系数和最大相对误差；(5)选择判定系数最大且最大相对误差最小对应的方案为最佳方案；(6)利用步骤(5)选择的最佳方案中的解释变量，对所有样本采用交叉检验的方法建立回归关联式；(7)将与回归关联式对应的所有样本回代至该回归关联式，得到各样本的预计值，进而得到各样本的相对误差，选择相对误差中的最大值作为该回归关联式的最大相对误差；(8)选择步骤(7)得到的最大相对误差中的最小值对应的回归关联式作为最优回归关联式。

【技术特征摘要】
1.一种基于加工参数预测激光熔覆层表面尺寸的方法，其特征在于步骤如下：(1)确定与激光熔覆层表面尺寸相关的加工工艺参量，实验测定分析各参量的数值，并确定各参量的范围，至少有8个样本；所述与激光熔覆层表面尺寸相关的加工工艺参量包括激光功率、扫描速度、送粉气压、送粉速度和转盘转速中的一种或几种；所述激光熔覆层表面尺寸包括熔覆高度、熔覆宽度和基体熔深中的一种或几种；(2)将各参量两两结合分别消除质量量纲、时间量纲和长度量纲以得到至少10个构造参量；构造参量加上原有的至少3个参量构成至少13个解释参量；所述构造参量包括激光功率/送粉速度、送粉速度/激光功率、激光功率/扫描速度2、扫描速度2/激光功率、激光功率/扫描速度3、扫描速度3/激光功率、激光功率/送粉速度3、送粉速度3/激光功率、送粉速度/扫描速度、扫描速度/送粉速度；(3)选择1至4个解释参量相结合设计至少42种不同的方案；(4)将各方案分别对所有样本进行非线性回归，得到各方案的判定系数和最大相对误差；(5)选择判定系数最大且最大相对误差最小对...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘超锋，吴学红，陈宇慧，董华东，樊江磊，刘亚莉，龚毅，
申请(专利权)人：郑州轻工业学院，
类型：发明
国别省市：河南;41