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采用粒子群算法对Nimonic 263激光切割进行实验优化

DOI：10.3390/met9111147 期刊：Metals 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 本文通过对Nimonic 263合金板材开展实验研究，确定了激光切割控制参数（辅助气体压力、光束焦点位置、激光功率和切割速度）的最佳组合方案，以实现切割区域多特性指标的优化。为设计满足多响应特定要求的激光切割参数，研究采用先进的多响应优化方法。在通过统计方法处理实验数据建立工艺评价指标后，利用人工神经网络(ANN)确定了切割参数与工艺评价指标间的函数关系?；谘盗吠瓿傻腁NN模型，采用粒子群优化算法(PSO)寻优激光切割参数最佳值。鉴于PSO算法效能受参数设置影响，研究详细分析了PSO特有参数的配置方案。将PSO推荐的优化参数应用于验证试验，结果显示优化参数显著改善了切割质量，并证实该方法具有实际应用价值。特别值得注意的是，Nimonic 263合金切割区域的表面质量、微观组织结构及力学性能均获得显著提升。
作者： Tatjana Sibalija，Sanja Petronic，Dubravka Milovanovic
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

确定镍基合金Nimonic 263板材激光切割控制因素的最优组合，以实现切割区域多特性的最佳效果。

研究成果

基于粒子群优化（PSO）的方法成功优化了具有多工艺参数和多相关响应的复杂流程，显示出其在工业实践中的适用性。优化的激光切割参数显著提升了Nimonic 263材料切割区域的质量和微观结构。该方法能有效处理大量响应，解决其相关性及多重冲突目标（无需任何权衡），并在连续空间中实现全局优化。

研究不足

该研究聚焦于切材技术特性方面的工艺质量提升。未来工作可包括技术经济优化，涉及针对生产率和材料去除率等经济因素的响应措施。

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