基于遗传算法提升镍基合金激光切割质量

简介：
本研究运用遗传算法优化镍基合金激光切割工艺参数，显著提高材料切割质量和效率，为高端制造业提供技术支撑。 利用人工神经网络对激光切割镍基合金样本进行了训练函数拟合研究。该模型以电流、脉宽、切速及离焦量为输入向量，并采用挂渣宽度、切缝宽度以及切割完整度的综合评分作为输出向量，通过调整隐含层节点数量找到了最小误差值（最大误差7.66%，最小误差-0.32%）。基于此模型预测激光切割质量。同时，以综合评分为遗传算法的适应度函数，在实际应用中的工艺参数范围内随机选取了50个初始种群，并通过交叉、变异和迭代等操作寻找最优适应度值及其对应的工艺参数。理论预测得出的最佳适应度为98.41，而实验中得到的实际最佳适应度值是89.53，两者之间的误差约为9.03%。 验证样本的质量明显优于25个实验样本，具体表现为挂渣平均宽度为81.5微米和切缝平均宽度为164微米。