毫秒-纳秒组合脉冲激光钻探技术由BP神经网络优化

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 制造业 工程 制造工程
• 光学工程是指光学工程.

背景情况:

• 激光钻探经常受到不规则的孔形状,低精度和高能耗的影响.
• 现有的单激光系统难以平衡钻探速度,质量和效率.

研究的目的:

• 开发一个先进的激光钻孔系统,解决激光钻孔的常见挑战.
• 使用混合激光方法来提高钻探速度,钻孔精度和能源效率.
• 通过智能参数优化来减轻不规则的孔形状.

主要方法:

• 整合毫秒和纳秒脉冲激光器,提高穿孔效果.
• 开发基于神经网络的反向传播 (BP) 洞形状预测模型.
• 实时优化激光能量密度和脉冲延迟,使用基于圆角度的BP模型.

主要成果:

• 综合激光系统显示,穿孔速度提高,能耗降低.
• 该BP神经网络模型准确地预测了孔形状特征,特别是形角.
• 即使使用有限的数据,也可以实现对合金圆角特征的可靠预测.

结论:

• 拟议的BP神经网络引导的双激光系统有效地提高了激光钻探性能.
• 该系统实现了高钻井速度,优越的孔质量和更低的能源消耗之间的平衡.
• 这种方法提供了一个可行的解决方案,用于精确的激光穿孔材料,如合金.