节能减排、可持续发展、发展循环经济已经成为社会经济发展的重要主题。激光增材修复以其绿色、节能、环保的特点,成为修复再制造的核心技术之一,在顺应时代发展、推动制造业大步前进中发挥着重要作用。就当前而言,金属增材修复缺乏完整的科学理论规划,更多依赖于技术工人的操作经验,以及加工现场的多次调试。为了推动激光增材修复技术早日实现系统化、自动化,本文对激光增材修复金属的相关工艺进行了研究,论文的主要工作包括以下几个方面:首先,针对激光增材过程中激光与靶材之间的作用机理,从激光与金属相互作用的角度入手,建立激光与金属粉料之间的光粉耦合模型,分析金属熔池的熔融-重凝过程,研究激光作用下的金属熔融再凝固机理,对激光增材修复的物理基础进行了分析。其次,针对增材修复过程中工艺参数复杂多样的问题,利用BP神经网络建立修复工艺参数与修复质量特征之间的非线性映射,并采用粒子群算法对BP神经网络进行优化,建立修复工艺参数优选决策模型,实现修复过程中工艺参数的优选决策。再次,依据参数优选模型得到的优选决策,应用多物理场仿真软件,对选用的三种金属材料的修复过程进行模拟,建立单层单道和单层多道增材修复仿真模型,通过有限元计算验证样本材料范围内修复工艺参数优选决策的合理性。最后,依据参数优选模型得到的优选决策,设计金属材料增材修复实验,对样本范围内的三种金属材料进行激光增材修复,并检测修复金属试样的相关力学性能,从而验证参数优选模型在激光增材修复中的重要作用。本文针对损伤金属的激光增材修复,建立了修复参数优选方案,并据此设计了多道激光增材修复试验,验证了修复工艺规划方法的合理性与可行性,可以有效的指导样本范围内材料的激光增材修复工作。