随机森林回归分析在激光熔覆形貌预测中的应用

发布时间：2022-02-15 22:41

　　激光熔覆修复过程中单道熔覆层形貌极大地影响修复效果,但多工艺参数对熔覆层影响的耦合作用机制尚未被研究清楚,因此,获得不同工艺参数组合与熔覆层尺寸的定量关系是亟待解决的难题。以Inconel 625合金的激光熔覆修复为背景,采用随机森林（Random Forest,RF）算法构建了激光熔覆工艺参数（激光功率、扫描速度、送粉速率）到单道熔覆层尺寸的回归模型,将模型用于特定熔覆参数组下单道尺寸的预测;同时在给定期望的单道熔覆层尺寸参数时,基于Gini不纯度选择强关联因子构建了工艺参数预测模型。结果表明,激光熔覆工艺参数预测模型的预测误差小于4%,能够准确地估计加工特定单道熔覆层截面几何形状所需的激光熔覆工艺参数。 

【文章来源】：中国有色金属学报. 2020,30(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

预测模型的对样本集的拟合效果图

对建立的RF预测模型进行重要性检验，即分别对激光功率、扫描速度、粉末流速进行重要性评估，结果如图4所示。本文中重要性超过0.15被认为该因子对响应具有显著影响。由此可以看出，受到激光功率变化影响最大的尺寸参数是单道的熔覆深度，而激光功率变化对于润湿角度与熔覆高度几乎没有影响；扫描速度变化影响的尺寸参数主要是熔覆高度和润湿角度；受到粉末流速变化影响较多的尺寸参数是单道的熔覆高度、润湿角度、热影响区深度和熔覆深度，熔覆宽度和稀释率受粉末流速变化的影响很小。基于以上分析，筛选掉影响度在0.15以下的因子后，激光功率的预测过程需要4个因子：熔深、稀释率、HAZ深、熔宽；扫描速度的预测需要2个因子：熔高和润湿角度；粉末流速的预测需要4个因子：熔高、润湿角度、HAZ深度、熔深。

采用自主研制的激光熔覆系统进行球形Inconel 625粉末在不锈钢基体上的单道熔覆实验。激光熔覆原理如图1所示，金属粉末随高纯氩气流动经熔覆头送粉喷嘴汇聚于一点。激光束由熔覆头镜组汇聚于工作平面并在基体表面形成熔池，同时合金粉末输送入熔池发生冶金反应。当激光熔覆头移动熔池迅速凝固并形成熔覆层，经层层扫描堆叠形成具有一定厚度的修复层。为构建激光熔覆参数与单道熔覆层尺寸的预测模型，需要构建模型的训练组。现有研究认为激光功率、扫描速度和粉末流速是影响熔覆层形貌的最主要的工艺参数[20-21]，因此在实验设计时只需要改变这3个参数。对于随机森林回归模型(Random forest regressor,RFR)来说，训练时可参考的实验结果越多，模型的拟合效果就越好，但也同时增加了实验的复杂性。本文设计了20组三因子的Inconel 625粉末激光熔覆单道实验，并将其同时作为多项式模型和RF模型的训练组。

【参考文献】：
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本文编号：3627404