1 苏州大学, 江苏 苏州 215131
2 南京航空航天大学 机电学院, 南京 210016
3 江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212013
4 徐州工程学院 机电工程学院, 江苏 徐州 221018
在AISI 4140基体上采用预置材料激光熔敷的方法制备了镍石墨烯立方氮化硼(Ni-Graphene-CBN)复合材料涂层。X射线衍射(XRD)和Raman测试证明了石墨烯和CBN存在于所制备的涂层材料中。扫描电镜(SEM)图片给出了所制备的复合材料涂层的表面和断面形貌。进行了复合材料涂层的纳米机械性能和耐磨性的测试。测试结果表明: 随着CBN含量的增加,复合涂层的硬度及弹性模量相应提高,分别由4.3 GPa提高到6.2 GPa和101 GPa提高到140 GPa; 同时其耐磨性也有明显改善，6% CBN含量的涂层摩擦系数由基体材料的0.2降低到0.15，最大磨损量降到基体磨损量的一半。
复合材料涂层 石墨烯 镍 激光熔敷 摩擦磨损 composite coating graphene Ni laser cladding CBN CBN wear and friction 强激光与粒子束
2017, 29(2): 029001
1 南京航空航天大学 机电学院, 南京 210016
2 苏州大学 城市轨道交通学院, 江苏 苏州 215131
3 江苏省光子制造科学与技术重点实验室（江苏大学）, 江苏 镇江 212013
4 武汉科技大学 材料与冶金学院, 武汉 430081
5 苏州大学 机电工程学院， 江苏 苏州 215131
石墨烯拥有许多优异的性能，这些性能使石墨烯有望成为金属基复合材料的理想增强相。采用激光烧结的方法制备了石墨烯-铜纳米复合材料。X射线衍射（XRD）和Raman光谱测试结果表明，石墨烯存在于激光烧结所制备的纳米复合材料中。显微硬度测试结果显示，石墨烯的添加使得石墨烯-铜纳米复合材料的硬度比激光烧结纯铜的硬度提高了约22%。用电化学极化法研究了激光烧结的石墨烯-铜纳米复合材料和纯铜在3.5%（质量分数）NaCl 溶液中的腐蚀行为，石墨烯-铜纳米复合材料的腐蚀电位比激光烧结纯铜的腐蚀电位略有降低，腐蚀电流也有所降低，说明其耐腐蚀性能较激光烧结纯铜略好。
纳米复合材料 石墨烯 铜 激光烧结 耐腐蚀性 nanocomposites graphene copper laser sintering corrosion resistance 强激光与粒子束
2015, 27(9): 099001
为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响, 进行了切割T4003不锈钢试验, 分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络, 建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练, 并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明, 随着激光功率增加, 切口粗糙度增大;随着切割速率和辅助气体压力增加, 切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高, 网络训练效果良好, 预测值与试验样本值间的最大相对误差为2.4%。训练后检验精度较高, 检验样本最大相对误差仅为6.23%。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度, 同时为合理选择及优化工艺参量, 提高激光切割质量提供试验依据。
激光技术 切口质量 反向传播人工神经网络 粗糙度 预测 laser technique kerf quality back propagation artificial neural network roughness prediction
1 南京航空航天大学 机电学院, 南京 210016
2 苏州大学 城市轨道交通学院, 苏州 215131
3 苏州大学 机电工程学院, 苏州 215131
4 江苏科技大学 机械工程学院, 镇江 212003
表面工程技术、纳米技术和激光技术结合产生了激光纳米表面工程技术。总结了相关的各种主要实现方法。通过对大量现有文献的总结和分析研究可知, 可以通过这些激光处理方式对材料表面进行自纳米化或者熔敷制备含纳米颗粒的涂层。
激光技术 表面工程 激光纳米表面工程 激光辐照 激光重熔 激光熔覆 激光冲击 laser technique surface engineering laser nano-materials surface engineering laser irradiation laser remelting laser cladding laser shock processing
为了有效地控制激光熔覆层质量，采用反向传播(BP)算法建立了激光熔覆层质量(熔覆层宽度、熔覆层深度和稀释率)随激光功率、光斑直径和扫描速度变化的进化神经网络预测模型。针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，取代了一些传统的学习算法，设计了基于进化神经网络的学习算法。经过理论分析和实验验证，在神经网络的输出端得到期望的线性输出，并在训练样本之外，选取了5组工艺参数检验神经网络模型的可靠性，预测结果与相应的实验结果的最大相对误差为2．14%。结果表明，运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数，提高激光熔覆层的加工质量。
激光技术 激光熔覆成形 熔覆层质量 人工神经网络 遗传算法 laser technique laser cladding forming quality of cladding layer artificial neural networks genetic algorithm
为了减小焊接变形，优化焊接工艺，需要准确预测激光焊接过程中温度场的分布情况，使用有限元模拟来预测温度场的分布是一种较好的方法。通过分析和总结激光焊接过程有限元模拟和理论分析的研究现状，以平板的焊接为例，建立了物理模型，并利用ABAQUS进行了激光焊接三维温度场的有限元模拟，讨论了模型的网格划分、边界条件及其模拟结果的后处理。模拟结果可以给出试件上任意一点任意时刻的温度情况，在激光功率为2000W、焊接速度为20mm／s的参数下模拟焊接2mm厚的A3钢板。结果表明，最高温度为3100℃左右，距焊接中心横向4mm处A点的最高温度为150℃左右，与相同参数条件下的实验结果基本一致，说明有限元模拟可以准确预测焊接过程的温度场分布情况。
激光技术 激光焊接 温度场 数值模拟 laser technique laser welding temperature field ABAQUS ABAQUS numerical simulation
分析了激光熔池的动态快速冷凝及“球化”效应机理，基于此采用激光烧结直接成形工艺对铁粉和Ni45合金粉末进行了一系列的激光烧结实验。结果表明,直接烧结单组元铁粉易出现翘曲变形和“球化效应”，成形质量不高，即使调整工艺参数获得多层烧结件，但致密度较低;而在基体上烧结Ni45合金粉末,在合适的工艺参数下获得了致密组织较好的多层烧结件，内部组织细密均匀，表面光滑平整，且与基体结合牢固。
激光技术 金属粉末 直接金属成形 球化效应 工艺参数
为了控制激光熔覆成形薄壁金属制件的精度，分析了激光熔覆成形金属薄壁的工艺理论和影响因素。采用BP神经网络建立了激光功率、光斑直径、扫描速度和送粉率与金属零件壁厚的非线形关系模型和激光熔覆成形薄壁制件的精度控制系统。通过优化神经网络的权值和阈值，并引入动量因子和学习速率的自适应调整，克服了BP算法容易陷入局部最小值的问题。用实验参数作为训练样本对模型进行训练，并进行了误差分析。实验和仿真结果表明，训练样本和检验样本的最大相对误差分别为1.93％和1.19％，预测精度高。该网络模型可用于优化激光熔覆成形工艺参数和成形金属制件精度的在线实时控制。
激光技术 激光熔覆成形 薄壁件 精度预测 神经网络
1 华南热带农业大学机电与信息工程学院, 海南 儋州 571737
2 江苏大学机械工程学院, 江苏 镇江 212013
对变温条件下薄膜的蠕变性能进行了理论分析，基于ANSYS平台建立了连续移动激光诱导下，以WC-6%Co为基体的(Ti,Al)N薄膜的有限元模型，分析了薄膜在升温和降温时温度场及应力场随时间变化的规律。分析与计算结果表明：变温状态薄膜的应力蠕变函数可以由沿任一组温度历史条件下的恒温状态的应力蠕变曲线来确定;升温时，薄膜压应力增大，拉应力是由温度下降时产生的;垂直于光轴方向的拉应力是光轴方向的3倍;薄膜断裂比层裂的可能性要大。
薄膜 蠕变性能 温度场 应力场 评估
在激光熔覆成形金属制件工艺中,熔覆层稀释率大小对成形制件的性能以及后续工序的处理有至关重要的影响.设计了基于进化神经网络的学习算法,建立了熔覆层稀释率随工艺参数变化的预测模型,该模型结合了基因遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络良好的局部性质.实验和模拟结果表明,基于进化计算的神经网络不仅可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题,而且预测精度较高,具有一定的实用价值.
激光熔覆 金属制件 稀释率 进化神经网络
