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采用遗传算法与多元回归分析混合方法对钛合金薄板激光切割过程中切削参数的多目标优化

DOI：10.1016/j.matpr.2018.10.269 期刊：Materials Today: Proceedings 出版年份：2018 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 如今，先进工程材料在航空航天、国防和医疗领域发挥着关键作用。钛及其合金因其优异性能和良好机械特性，在工业各领域需求旺盛，是重要的先进工程材料之一。然而，由于钛及合金的不利特性，常规加工工艺难以实现其应用所需的精密高质量切割。激光切割工艺可有效缓解这一问题。本研究采用300W先进Nd:YAG激光切割系统对钛合金板材进行加工，重点在于钛合金（5级）激光切割过程中同步优化切缝宽度和切缝偏差。通过多元回归分析建立了切缝宽度与切缝偏差的二次回归模型，并运用遗传算法对模型进行多目标优化。结果表明：切缝宽度优化提升29.78%，切缝偏差优化提升95%；当两项质量指标等权重时，综合优化率达27.39%。研究同时讨论了工艺参数对质量特性的影响。
作者： Prashant Kumar Shrivastava，Arun Kumar Pandey
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

采用遗传算法与多元回归分析的混合方法，在激光切割钛合金板材（Grade 5）过程中同步优化切缝宽度和切缝偏差。

研究成果

该研究成功建立了切缝宽度和切缝偏差的二阶回归模型，并通过统计验证。采用遗传算法与多元回归分析相结合的混合优化方法，使切缝宽度显著改善29.78%，切缝偏差改善95%，总体改善达27.39%。研究结果表明，所提出的方法能有效优化钛合金板材的激光切割参数。

研究不足

该研究聚焦于采用特定参数激光切割钛合金板材（5级）时切缝宽度与切缝偏差的优化问题。相关结论对其他材料或不同切割条件的适用性可能需要进一步验证。

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