【摘 要】
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将多元线性回归分析和遗传神经网络对比应用于激光熔覆层形貌的预测,确定了主要工艺参数(激光功率、扫描速率、送粉速率)和激光熔覆层形貌(熔覆层宽、高、基体熔深)之间的对
【机 构】
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哈尔滨工业大学（威海）材料科学与工程学院
【基金项目】
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哈尔滨工业大学(威海)研究基金资助HIT(WH)200711
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将多元线性回归分析和遗传神经网络对比应用于激光熔覆层形貌的预测,确定了主要工艺参数(激光功率、扫描速率、送粉速率)和激光熔覆层形貌(熔覆层宽、高、基体熔深)之间的对应关系.结果表明,多元线性回归分析应用于激光熔覆层的形貌预测是可行的,五组检验数据的平均相对误差为6.05%;基于遗传算法优化的神经网络预测熔覆层形貌是可靠的,五组检验数据的平均相对误差为2.49%.二者相比较,前者应用较方便,能直观的获得熔覆层宽、高、熔深等参数与熔覆层形貌参数之间的函数关系;后者精度相对较高,但运算过程相对复杂,函数关系模糊
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