研究目的
通过开发一种模糊决策方法来优化聚合物-金属混合结构的激光辅助连接工艺，该方法能够确定最佳输入参数组合，从而在操作温度和剪切强度方面实现最优的加工性能。
研究成果
模糊遗传算法模型成功优化了激光辅助连接工艺，为在最低不确定度水平下实现目标操作温度和剪切强度提供了最佳激光功率与能量组合。该模型可综合考虑工艺的变异性与不确定性，用于选择实现预期工艺输出的操作参数。
研究不足
经验模型基于实验测量，仅在所分析的加工窗口内有效。工艺的可变性和模型中引入的简化会带来不确定性来源。
1：实验设计与方法选择
采用基于实验设计的系统化方法，识别工艺参数（激光能量和激光功率）对响应变量（最高工作温度和剪切强度）的影响。开发了模糊-遗传算法组合模型进行优化。
2：样本选择与数据来源
将2毫米厚的AA5053铝合金板与5毫米厚的PEEK基材连接。根据实验设计的全因子方案安排实验测试，设置3个激光能量水平和3个激光功率水平，共9种实验场景，每种重复五次。
3：实验设备与材料清单
用于初步激光纹理化的30瓦光纤激光器（IPG公司的YLPRA30-1-50-20-20）、用于连接过程的二极管激光器（IPG公司的DLR-200-AC）、用于温度测量的红外热成像仪（FLIR公司的A655SC型号红外相机），以及用于剪切阻力测量的MTS公司322.12型号试验机。
4：实验流程与操作步骤
连接过程包括铝基材的激光纹理化、超声波浴清洗，以及使用带木质夹紧系统的二极管激光器进行连接。根据实验方案调整工艺参数并测量响应变量。
5：数据分析方法
采用方差分析（ANOVA）评估控制因素的统计显著性。使用遗传算法寻找最佳经验模型并优化模糊数。采用转换法进行不确定性传播。
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fibre laser
YLPRA30-1-50-20-20
IPG
Preliminary laser texturing of aluminium substrates.
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diode laser
DLR-200-AC
IPG
Joining process of aluminium and PEEK substrates.
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A655SC
FLIR
Measurement of the process temperature of the irradiated aluminium surface.
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322.12
MTS
Measurement of shear resistance of the joints.
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