颜丙功
,
伍耀庭
,
刘继常
,
郭怡晖
材料热处理学报
建立了基于蚁群算法的激光表面淬火工艺参数神经网络优化系统.用神经网络建立激光表面淬火工艺参数与目标参数的非线性模型,借助蚁群算法搜索决策工艺参数的最优组合,自动优化工艺参数.用VC++6.0开发了激光表面淬火工艺参数优化程序.结果表明,基于蚁群算法的神经网络优化系统用于解决激光表面淬火工艺参数优化问题是可行且有效的.
关键词:
激光表面淬火
,
参数优化
,
神经网络
,
蚁群算法
王智明
,
李刚
,
秦硕
,
安亚君
,
许新颖
,
高鹏
兵器材料科学与工程
大多数金属对CO2激光都有很高的反射率,故在激光热处理前,必须对零部件进行表面涂覆激光增吸收涂剂,以提高对CO2激光的吸收能力.选取65Mn作为表面淬火基材,表面刷涂SiO2、Al2O3混合型涂剂进行激光表面淬火.测量淬火前后水温变化、硬化区截面面积大小间接表征吸收率的大小,通过对表面硬化带的硬度、耐磨性测试,得到不同涂剂在表面淬火中的应用效果,并与市场购买涂剂进行对比.结果表明:试样激光淬火后引起的水温变化可结合截面硬化区面积一同表征涂剂对激光的吸收性,A、B两种SiO2、Al2O3混合型涂剂的激光吸收性优于市购涂剂,且Al2O3含量高的B涂剂激光吸收性及淬火应用效果优于A涂剂,刷涂B涂剂的6#试样水湿变化最大为22.8℃,截面硬化区面积最大为5.907mm2,磨损率最低为20.9 mg,3#试样硬化带平均硬度最大为64.5HRC.
关键词:
激光表面淬火
,
激光增吸收涂剂
,
Al2O3
,
SiO2
