基于分析层次的SLM过程参数的建议,以及对高温合金的重量化颗粒群集优化
Ze-Jun Zhang1, Yuan-Jie Wu1, Ze-Ming Wang1
1State Key Laboratory of Materials Processing and Die & Mould Technology, School of Materials Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China.
Materials (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
本研究介绍了一种AHP-WPSO模型,以优化高温合金的选择性激光化 (SLM) 参数. 该模型准确地推了工艺设置,改善了制造结果.
科学领域:
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 添加剂制造 添加剂制造 添加剂制造
- 计算优化计算优化
背景情况:
- 高温合金的选择性激光化 (SLM) 呈现出影响材料性能的复杂参数相互依赖.
- 传统的依赖经验知识限制了精确实现所需的零件规格.
- 优化SLM过程参数对于可靠的高温合金制造至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个集成的分析层次过程 (AHP) 和加权粒子群集优化 (WPSO) 模型,用于推SLM过程参数.
- 为了提高高温合金SLM参数选择的精度和可靠性.
- 在SLM流程设计中克服经验知识的局限性.
主要方法:
- 建立SLM过程参数和性能指标的历史数据库.
- 应用AHP计算目标和历史案例之间的相似性,用于模拟识别.
- 集成WPSO用于参数优化和推,当模拟不可用时.
主要成果:
- 通过SLM使用GH4169高温合金进行实验验证,证实了模型的有效性.
- 实现了高推精度:99.81%与历史类比和96.32%没有.
- 证明了模型能够提供强大的参数建议的能力.
结论:
- AHP-WPSO模型在优化高温合金的SLM过程参数方面取得了重大进展.
- 这种方法为在增材制造中实现目标要求提供了可靠和准确的解决方案.
- 综合模型提高了使用SLM用于要求高的合金应用的可行性.
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