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基于多目标量子行为粒子群优化算法的激光熔覆建模与优化

DOI：10.1016/j.surfcoat.2019.125129 期刊：Surface and Coatings Technology 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 激光熔覆的工艺参数对熔覆涂层质量具有重要影响。通常优化某一性能会导致其他性能下降。本研究系统探究了制备CoCr1.5FeNiNb0.5涂层的关键参数（即激光功率、扫描速度和离焦量）对稀释率和残余应力的影响。采用响应面法建立了这些参数与稀释率及残余应力的多项式模型，并分析了各参数对响应值的影响。随后将二次模型作为约束函数，运用多目标量子行为粒子群优化算法寻求最小稀释率和残余应力。最终通过该算法预测最优工艺参数并制备出高熵合金涂层。所制得的CoCr1.5FeNiNb0.5高熵合金涂层由FCC相和Laves相组成。
作者： Minyu Ma，Wenjing Xiong，Yong Lian，Dong Han，Chao Zhao，Jin Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究关键参数（激光束功率、扫描速度和离焦量）对激光熔覆制备的CoCr1.5FeNiNb0.5涂层稀释率和残余应力的影响，并采用多目标量子行为粒子群优化算法优化这些参数以实现最小稀释率和残余应力。

研究成果

该研究成功运用响应面法建立了激光熔覆参数对稀释率和残余应力的影响模型。其中对稀释率影响最显著的参数是离焦量，而对残余应力影响最大的是扫描速度。MOQPSO算法能有效同步优化稀释率和残余应力，提供了帕累托最优解。采用优化参数制备的CoCr1.5FeNiNb0.5高熵合金涂层由FCC相和Laves相组成，硬度接近600Hv。

研究不足

该研究承认，由于残余应力测试数据相对不稳定，残余应力模型的"拟合不足"现象较为显著。所报告的每个残余应力值均为5次测量的平均值，这表明数据可能存在波动性。

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