铝合金薄板激光切割工艺研究

发布时间：2017-05-20 15:23

  本文关键词：铝合金薄板激光切割工艺研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：激光切割同其他热切割方法相比,有切缝窄、热影响区小、效率高、切割范围广、柔性好和能节省材料等优点。近年来,激光切割在工程应用中日益广泛,铝合金也越来越多地应用于我国先进技术领域如航空方面,但是由于铝合金的激光吸收率低等原因,目前铝合金激光切割应用较少,并且在激光方面的研究中,与铝合金相关的激光切割工艺研究较少,所以如何选择合适的工艺参数来提高铝合金的激光切割质量是一个重要课题。在理论分析方面,介绍了激光的产生和特性以及激光切割的机理、分类及激光切割过程的能量转换,并对激光切割工艺及切割路径的选择等问题进行了分析,归纳了激光切割质量的评价指标和其主要的影响因素,确定了影响铝合金激光切割质量因素为激光功率,切割速度和气体压力以及衡量激光切割质量的主要指标为切割面粗糙度、挂渣长度和切割缝宽度。在试验分析方面,首先运用数据处理软件MATLAB对激光切割进行了能量分析以及分析计算了切缝宽度的数学模型,得到了特定激光功率和铝合金板材厚度下的最大切割速度mv;其次,建立了影响因素(激光功率,切割速度和气体压力)对激光切割质量的单因素试验方案,分析了影响因素对切割质量各指标的影响规律;再次,通过建立正交综合试验并且结合矩阵分析法确定了综合质量最优的因素组合;最后,基于正交试验建立一次回归正交设计方案,获得了影响因素与试验指标的一次回归方程,通过检验验证得出了回归方程在置信度95%情况下高度显著。在激光切割模型分析方面,建立了基于正交试验的人工神经网络模型,即BP(Back-Propagation)神经网络,得到了影响因素与激光切割各指标之间的高度非线性方程。运用遗传算法对非线性方程极值寻优的特性,在BP神经网络模型上结合遗传算法,求取了非线性方程的极值,得到了切割质量最佳的工艺参数方案,该结果与正交试验分析下的最优方案吻合。
【关键词】：激光切割 铝合金 单因素试验 正交试验 BP神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：陕西理工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG485
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 激光的产生11-13
• 1.1.1 激光产生的背景11
• 1.1.2 激光产生的原理11-13
• 1.2 激光加工中激光束参数13-14
• 1.2.1 激光模式13
• 1.2.2 激光输出功率13
• 1.2.3 激光偏振13-14
• 1.3 激光切割技术概述14-18
• 1.3.1 激光切割的特点14-15
• 1.3.2 激光切割技术的应用、发展现状及趋势15-18
• 1.4 课题的提出和研究意义18-19
• 1.4.1 选题背景18-19
• 1.4.2 研究意义19
• 1.5 研究内容19-23
• 1.5.1 主要内容19-20
• 1.5.2 技术路线20-23
• 第2章 激光切割原理23-35
• 2.1 激光切割的机理、分类及能量分析23-28
• 2.1.1 激光切割机理23-24
• 2.1.2 激光切割的分类24-25
• 2.1.3 激光切割过程的能量分析25-28
• 2.2 激光切割工艺分析28-31
• 2.2.1 打孔点位置和穿孔技术28-29
• 2.2.2 辅助切割路径29-30
• 2.2.3 激光切割优化排样及其路径选取30-31
• 2.3 激光切割质量的评价指标31-33
• 2.3.1 切缝宽度31
• 2.3.2 切割面粗糙度31
• 2.3.3 挂渣31-32
• 2.3.4 切口热影响区32
• 2.3.5 切割面倾角32-33
• 2.4 激光切割质量的影响因素33-34
• 2.4.1 激光功率33
• 2.4.2 切割速度33
• 2.4.3 辅助气体种类及其压力33-34
• 2.4.4 焦点位置34
• 2.5 小结34-35
• 第3章 试验分析因素影响规律35-63
• 3.1 实验装置35-38
• 3.1.1 ByJin3015基本组成35-36
• 3.1.2 ByJin3015技术参数36-37
• 3.1.3 ByJin3015激光切割机的编辑特性37-38
• 3.2 试验方案38-39
• 3.3 最大切割速度的计算39-41
• 3.4 激光切割质量单因素影响规律41-48
• 3.4.1 激光功率对切割质量的影响43-45
• 3.4.2 切割速度对切割质量的影响45-46
• 3.4.3 氮气气压对切割质量的影响46-48
• 3.5 激光切割质量的正交试验研究48-62
• 3.5.1 三因素正交试验设计48-49
• 3.5.2 切割质量试验结果的极差分析49-51
• 3.5.3 方差分析51-54
• 3.5.4 切割质量多指标优化54-57
• 3.5.5 一次回归正交设计57-62
• 3.6 小结62-63
• 第4章 结合遗传算法的人工神经网络试验分析63-81
• 4.1 基于正交试验建立人工神经网络63-74
• 4.1.1 人工神经网络概述63-64
• 4.1.2 BP神经网络数学模型64-66
• 4.1.3 建立BP神经网络66-70
• 4.1.4 BP神经网络模型验证70-74
• 4.2 遗传算法优化74-79
• 4.2.1 遗传算法概述74-75
• 4.2.2 遗传算法模型建立75-79
• 4.3 小结79-81
• 第5章 遗传算法深度优化及试验验证81-85
• 5.1 遗传算法深度优化81-82
• 5.2 试验验证82-83
• 5.3 小结83-85
• 结论及展望85-87
• 主要结论85-86
• 展望86-87
• 参考文献87-93
• 攻读硕士学位期间取得的科研成果93-95
• 致谢95

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