【摘 要】
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选区激光熔化技术作为一种适用于金属或陶瓷材料的增材制造技术。与传统成形方式相比,选区激光熔化技术具有成形速度快、成形自工由度高等优势被广泛应用。选区激光熔化快速成形的过程往往伴随着多种复杂的物理、化学现象,并对成形试样的性能和组织形貌造成影响。通过试验方法很难研究这些复杂现象对成形过程的影响,并且采用试验方法调控工艺参数来提升成形试样性能成本较高且效率较低。本文为了研究成形参数对成形过程和成形试样
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选区激光熔化技术作为一种适用于金属或陶瓷材料的增材制造技术。与传统成形方式相比,选区激光熔化技术具有成形速度快、成形自工由度高等优势被广泛应用。选区激光熔化快速成形的过程往往伴随着多种复杂的物理、化学现象,并对成形试样的性能和组织形貌造成影响。通过试验方法很难研究这些复杂现象对成形过程的影响,并且采用试验方法调控工艺参数来提升成形试样性能成本较高且效率较低。本文为了研究成形参数对成形过程和成形试样的影响,在介观尺度下构建了单粉末层选区激光熔化熔池动力学模型,研究成形过程中熔池演化,成形参数对成形过程的影响以及缺陷成形机理,并通过试验验证;通过试验分析了成形参数和对成形试样微观形貌和力学性能的影响;以成形参数为对象,分别基于神经网络和遗传算法优化神经网络建立选区激光熔化成形试样力学性能的预测模型并验证了预测模型的精度。本文的主要工作内容如下:（1）基于离散元法构建了316L不锈钢激光选区熔化三维粉末床模型。在计算流体动力学软件中建立了介观尺度下选区激光熔化成形过程熔池动力学数值模型:模拟了选区激光熔化过程熔池的演变过程;研究了粉末熔化凝固过程中熔池流场、温度场的变化;揭示了选区激光熔化过程中球化、孔隙缺陷成形机理;结合试验分析成形参数对熔池尺寸和成形缺陷的影响。（2）通过成形试样表面形貌图果分析了成形参数对成形试样的微观形貌的影响,并通过应力-应变曲线和拉伸样件的断口形貌分析了成形参数对于成形试样力学性能的影响。（3）建立影响成形试样力学性能的BP神经网络预测模型。以成形参数（激光功率、扫描速度、扫描间距）作为输入,成形试样的抗拉强度作为输出,基于神经网络建立了BP神经网络成形试样力学性能预测模型,平均绝对百分误差为15.31%。之后采用遗传算法来降低BP神经网络预测模型的误差,结果发现经遗传算法优化后的BP神经网络模型的平均绝对百分预测误差下降到3.54%。本文的研究成果为316L不锈钢选区激光熔化成形过程的研究提供了理论支撑,并为成形参数的调控提供应用指导。图[59]表[7]参[109]
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