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采用统计与人工神经网络方法对Inconel 718合金激光辅助复合加工参数进行预测建模

DOI：10.1016/j.matpr.2018.02.004 期刊：Materials Today: Proceedings 出版年份：2018 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 过去十年，激光辅助复合加工技术被广泛研究用于改善多种难加工材料的可加工性。响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）等预测建模方法被广泛应用于模型开发。然而，目前尚未见采用RSM和ANN方法预测实验变量（转速、进给量、激光功率及光束入射角）与表面粗糙度Ra（μm）之间关系的研究报道。此外，相关系数（R2）、均方根误差（RMSE）和模型预测误差（MPE）被作为评估模型有效性的性能指标。结果表明：相较于响应面模型，人工神经网络模型能在较少实验次数下更精确地估算加工性能指标。对比研究表明，ANN模型比RSM模型具有更好的响应预测能力，其对表面粗糙度Ra（μm）的预测精度较RSM模型最高提升10%。皮尔逊相关系数计算显示，激光束角度与表面粗糙度Ra之间存在强相关性，其次是转速。
作者： Pavan Kalyana，Pradeep kumara，K. Venkatesana
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

采用响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）预测实验变量（速度、进给量、激光功率和光束入射角）与表面粗糙度Ra（μm）之间的关系。

研究成果

研究发现，人工神经网络（ANN）模型在训练范围内能更准确地预测表面粗糙度。与实验次数有限的响应面法（RSM）模型相比，ANN模型的预测精度更高。皮尔逊相关性分析表明，进给角度是影响Ra粗糙度的关键参数，其次是切削速度。相较于RSM预测模型，ANN预测模型在Ra精度方面具有10%的最大优势。

研究不足

该研究仅限于采用响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)对Inconel 718合金激光辅助车削表面粗糙度Ra(μm)进行预测建模。比较基于有限数量的实验数据。

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