文章标题:基于机器学习的镁合金电弧增材制造工艺优化研究
文章作者:郭 灿1,2,聂 帅1,张忠明1,2,徐春杰1,2
关 键 字:镁合金;电弧增材制造;神经网络;工艺优化
文章摘要:
电弧增材制造克服了传统铸锻技术制备镁合金的不足,是镁合金成形中的新技术。 然而,镁合金电弧增材
制造过程影响因素较多,工艺控制困难,且存在零件难以成形、易开裂、易产生内部缺陷等问题。为了解决镁合金电弧增
材制造工艺控制困难的问题,采用实验结合机器学习的方法建立了工艺参数与试样宏观形貌之间的非线性关系,
分析了不同工艺参数对成形质量的影响规律,确定最佳工艺参数范围为:基板温度160℃,送丝速度12.0~14.5m/min,
焊接速度8~11mm/s,摆弧宽度8~10mm。 以AZ31镁合金丝材作为原材料,针对寻优工艺参数进行了单层和多层镁合
金电弧增材制造实验。 结果表明,该参数条件下熔宽为13.95mm,熔高为3.28mm,宽高比为4.25,接触角为42°,此时
镁合金熔融丝材铺展性良好,且试样表面无不成形缺陷。