基于机器学习的超快激光微孔加工参数优化与质量预测方法
知识产权简介
一种基于机器学习的超快激光微孔加工参数优化与质量预测 方法，通过构建多组激光工艺参数组合，在铝合金材料上开展 微孔加工实验，获取孔径尺寸、表面光滑度、烧蚀情况及通孔 状态等加工结果数据，建立加工参数与微孔几何特征及表面质 量之间的映射关系。在此基础上，将待加工参数输入所述映射 关系模型，实现对微孔入口与出口尺寸、表面质量及通孔能力 的预测，并根据目标加工要求对参数组合进行筛选与优化。同 时，结合分层扫描加工策略，对加工过程进行分步控制，从而 提高通孔成功率及孔壁质量稳定性。
转化前景
本申请应用于：激光加工领域，根据发明人提供的行业技术情 报，结合事务所对类似技术的代理经验，该技术方案初步评估 应用前景，本申请通过模型预测筛选参数后，孔径分布更加集 中，尺寸一致性更好；微孔边缘更加平整，烧蚀现象得到有效 抑制；通孔成功率明显提高；通过模型预测即可筛选出满足要 求的参数组合，显著减少实验次数。 综上，本申请能够有效解决多参数耦合条件下微孔加工质量难 以预测与优化的问题，实现由经验调参向数据驱动优化的转 变，具有良好的工程应用价值