研究目的
利用神经网络预测激光熔覆二维形貌以提高熔覆层质量并降低裂纹倾向的研究。
研究成果
BP神经网络和ELM神经网络都能预测激光熔覆的二维形貌，其中ELM的预测更稳定、更准确。未来工作可着重进一步降低预测误差。
研究不足
BP神经网络的预测结果不稳定，误差率在10%到40%之间。ELM神经网络提高了稳定性，但误差率仍在10%到20%之间。
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基于神经网络的激光熔覆二维形貌预测
DOI：10.1142/S0217979219400344
期刊：International Journal of Modern Physics B
出版年份：2019
更新时间：2025-11-28 14:24:20
摘要：
熔覆层二维形貌对熔覆层质量及裂纹倾向具有重要影响。利用单隐层前馈神经网络强大的非线性处理能力，建立了熔覆工艺参数与熔覆层二维形貌之间的预测模型。以熔覆参数为输入、熔覆二维形貌为输出，采用实验数据训练网络以实现输入输出的精准映射。在此基础上，运用极限学习机算法优化单隐层前馈神经网络，解决了反向传播算法中收敛速度慢、网络训练参数多及易陷入局部收敛的问题。结果表明：反向传播算法能大致反映熔覆工艺参数与熔覆层二维形貌的关系，但预测结果不稳定且误差率在10%-40%之间；采用极限学习机优化的神经网络可获得更优预测结果，误差率为10%-20%。
作者：
Li Hongyu，Chen Hui，Wu Ying，Chen Yong，Yi Wei
机构：
School of Materials Science and Engineering, Southwest Jiaotong University
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