水导激光加工SiC和SiC复合材料工艺参数优化大揭秘
发布日期：2025-01-10 10:33 浏览量：
在航空航天技术迅猛发展的当下，热端部件对材料性能的严苛要求，让 SiC 和 SiCf 这类新型高强、耐高温陶瓷材料备受瞩目。它们兼具低密度、耐高温、耐腐蚀与优异力学性能，却也因陶瓷基特性，加工难度极大。激光加工凭借诸多优势进入研究者视野，其中水导激光更是在精度与效率间寻得平衡，成为加工 SiCf/SiC 材料的有力手段。
水导激光加工参数与加工结果呈非线性关系，精准识别困难重重。构建物理模型虽理论可行，但考虑到各向异性复合材料的复杂状况，以及等离子体、多光子相互作用等难题，实操性欠佳。
经实验对比，在一众机器学习模型里，人工神经网络（ANN）模型表现亮眼，其实际实验值与预测值之间误差最小，平均绝对误差（MAE）达 0.054，均方根误差（RMSE）为 0.067 。基于 ANN 模型，再运用遗传算法锁定最佳加工参数组合。
从实验流程来看，整个过程分为清晰的三个阶段，实验阶段收集原始数据；预测和优化阶段借助机器学习深挖数据关联、找寻最优参数；验证和解释阶段则利用物理仿真模型为神经网络的结果 “背书”。实验中的样本点选取也颇具讲究，24 个测试集样本点的数据直观呈现出不同机器学习技术预测值与实际值的贴合程度。
借助热力图与等值线图，能清晰锚定提升加工效果的最优参数区域：最大功率、最小间距、最大速度搭配下，加工质量趋近最佳，力求达成无环形、小壁锥度的理想成果。物理仿真模型进一步验证了机器学习模型优化结果，直观展示出激光功率、填充间距变动时，小孔烧损深度、孔壁锥度、圆环结构的变化态势。
哪怕是结构简单的神经网络，只要样本量充足，在映射加工与质量参数关系时，相比传统机器学习回归模型，就有着更低的误差估计，优势尽显。神经网络能够捕捉物理模型难以呈现的非线性数据特质，借助恰当的数据表征，还能深挖加工与质量参数间的耦合奥秘，要是引入成本参数，更能兼顾质量与成本。而物理建模仿真与神经网络 “双剑合璧”，前者为后者验证线性特征与规则，助我们更透彻理解加工过程。水导激光加工 SiC/SiC 复合材料工艺参数优化，已然在智能化与精准化的道路上大步迈进。
相关文章
有哪些方法可以提高激光切割碳化硅时的冷却效果？
水导激光加工技术在半导体领域加工的应用案例
碳化硅的激光切割技术介绍
有哪些具体的医疗器械是可以通过水导激光技术制造的？
水导激光加工技术在相关领域中都有哪些具体的应用？
水导激光技术在医疗器械制造方面主要解决了哪些问题？
2024年激光切割技术的最新趋势
水导激光加工在碳化硅材料上的实际应用
新型激光加工技术在金刚石加工中的应用
