激光与光电子学进展, 2019, 56 (23): 231402, 网络出版: 2019-11-27   

基于响应面分析的激光除漆工艺参数优化 下载: 1035次

Laser Paint Removal Process Parameter Optimization via Response Surface Methodology
作者单位
1 江苏大学机械工程学院, 江苏 镇江 212013
2 南京先进激光技术研究院, 江苏 南京 210038
图 & 表

图 1. 激光除漆示意图

Fig. 1. Diagram of laser paint removal

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图 2. 各因素交互作用对表面成分的影响

Fig. 2. Effect of interaction of all factors on surface composition

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图 3. 不同搭接率下清洗表面的微观形貌与元素成分。(a) 50%;(b) 75%

Fig. 3. Cleaning surface micromorphology and elemental composition under different overlap rates. (a) 50%; (b) 75%

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图 4. 光斑搭接率和功率对表面成分的影响。(a)等高线图;(b)响应曲面图

Fig. 4. Effects of spot overlap rate and power on surface composition. (a) Contour graph; (b) response graph

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图 5. 光斑搭接率和扫描次数对表面成分的影响。(a)等高线图;(b)响应曲面图

Fig. 5. Effects of spot overlap rate and number of scans on surface composition. (a) Contour graph; (b) response graph

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图 6. 各因素交互作用对表面粗糙度的影响

Fig. 6. Effect of interaction of all factors on surface roughness

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图 7. 不同功率下清洗表面的微观形貌与线粗糙度。(a) 20 W;(b) 25 W

Fig. 7. Cleaning surface micromorphology and line roughness at different powers. (a) 20 W; (b) 25 W

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图 8. 功率和扫描次数对表面粗糙度的影响。(a)等高线图;(b)响应曲面图

Fig. 8. Effects of power and number of scans on surface roughness. (a) Contour graph; (b) response graph

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图 9. 功率和光斑搭接率对表面粗糙度的影响。(a)等高线图;(b)响应曲面图

Fig. 9. Effects of power and spot overlap rate on surface roughness. (a) Contour graph; (b) response graph

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表 1304不锈钢的主要化学成分

Table1. Main chemical composition of 304 stainless steel

ElementCSiMnCrNiSPNFe
Mass fraction /%≤0.08≤1.0≤2.018.0-20.08.0-10.5≤0.03≤0.035≤0.1Bal.

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表 2激光除漆系统的主要技术参数

Table2. Main technical parameters of laser paint removal system

ParameterValue
Wavelength /nm1064
Power /W≤ 100
Pulse width /ns100
Frequency /kHz10-100
Scan speed /(mm·s-1)≤8000
Focal length /mm160
Waist diameter /mm0.05

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表 3实验因素和水平设计

Table3. Experimental factors and level design

FactorExtreme value
Low(-1)Medium(0)High(+1)
Power P /W152025
Spot overlap rate γ /%255075
Number of scans N234

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表 4实验设计矩阵与实验结果

Table4. Design matrix and experimental results

No.ParameterResult
P /Wγ /%NSSa /μm
125253500.6966
225502600.8036
325753201.1528
425504301.5258
515502401.5620
620503850.5980
720503850.6330
815504851.0620
920503800.7070
1020754101.0588
1120503800.7860
1220752201.0844
1320503750.5900
1420252300.8038
1520254650.8788
1615253400.9316
1715753600.9498

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表 5表面成分模型的方差分析结果

Table5. ANOVA for surface composition model

SourceSum of squaresDegree of freedomMean squareFProbability
Model10321.9991146.8916.620.0006
P528.131528.137.650.0278
γ703.131703.1310.190.0152
625.001625.009.060.0197
PN1406.2511406.2520.380.0027
γN506.251506.257.340.0303
γ23968.3813968.3857.520.0001
N21592.8511592.8523.090.0020
Lack of fit393.753131.255.890.0599
Note: residual-square R2=0.9553; adjusted residual-square RAdj2=0.8978; predicted residual-square Rpred2=0.4040; adeq precision AP=11.479.

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表 6表面粗糙度模型的方差分析结果

Table6. ANOVA for surface roughness model

SourceSum of squaresDegree of freedomMean squareFProbability
Model1.3090.1425.260.0002
γ0.1110.1119.170.0032
0.04810.0488.420.0230
PN0.3710.3765.52<0.0001
P20.3210.3256.240.0001
N20.3810.3866.34<0.0001
Lack of fit0.01230.0040.600.6484
Note: R2=0.9701, RAdj2=0.9317, Rpred2=0.8196, AP=15.336.

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表 7优化准则和权重

Table7. Optimization criteria and weight

NameCriteriaWeight
GoalLowerUpper
PIn range15251
γIn range25751
NEqual to 3241
SMaximize751001
SaMinimize011

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表 8优化结果

Table8. Optimization results

NumberP /Wγ /%NSSa /μm
119.1846.06382.90.661

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杨嘉年, 周建忠, 孙奇, 孟宪凯, 朱明, 郭召恒, 付强. 基于响应面分析的激光除漆工艺参数优化[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(23): 231402. Jianian Yang, Jianzhong Zhou, Qi Sun, Xiankai Meng, Ming Zhu, Zhaoheng Guo, Qiang Fu. Laser Paint Removal Process Parameter Optimization via Response Surface Methodology[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(23): 231402.

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