1 西安理工大学陕西省机械制造装备重点实验室，陕西 西安 710048
2 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，陕西 西安 710049
有限元仿真是激光选区烧结（SLS）增材制造温度场预测分析的常见方法，但温度场仿真运算往往要耗费大量的时间。为了提高运算效率，提出了基于遗传算法（GA）优化反向传播（BP）神经网络的SLS烧结点温度预测方法。在大量覆膜砂材料多道多层零件烧结点温度仿真模拟试验的基础上，建立并训练了基于GA-BP神经网络的烧结点温度预测模型。开发了SLS烧结点温度预测软件，能够根据零件的尺寸及工艺参数，快速计算出烧结点温度，并进行可视化显示。通过零件烧结点预测温度与热像仪检测温度的对比试验，验证了温度预测的准确性。
材料 激光选区烧结 神经网络 烧结点 温度 预测 激光与光电子学进展
2022, 59(19): 1916005
1 西安理工大学陕西省机械制造装备重点实验室, 陕西 西安 710048
2 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室, 陕西 西安 710049
激光金属增材制造通过金属材料快速熔化、凝固并逐层堆积的方式实现金属零件的近净成形。成形过程中温度梯度大,在零件内产生热应力和热变形,导致冶金缺陷以及显微组织性能退化,因此温度场检测、分析与控制一直是金属增材制造的关键问题。为此,综述了国内外增材制造温度场的有限元仿真分析,基于红外热像仪和高温计等仪器的成形表面、熔池温度在线检测分析,成形温度闭环控制与基板预热控制等方面的研究进展,比较了现有的增材制造温度场检测、分析与控制技术的优缺点,并分析了未来的发展趋势。
激光光学 增材制造 温度场 检测 分析 控制 激光与光电子学进展
2020, 57(5): 050003
