激光熔覆工艺优化方法研究现状及发展趋势

激光熔覆涂层质量由各个工艺参数及其交互作用共同决定，通过工艺参数优化可实现熔覆涂层调形控性。从传统优化方法和智能优化方法的角度，详细阐述熔覆涂层质量优化的国内外研究现状，归纳讨论各种优化方法的优缺点，分析了不同优化方法在提高涂层性能时所发挥的作用。最后对涂层质量优化方法的未来发展趋势进行了展望。旨在为高品质的熔覆涂层制备提供优化方法和今后激光熔覆工艺优化方法研究提供可以借鉴的研究方向。

Abstract

The quality of laser cladding coating is determined by various process parameters and their interactions. Shape control of cladding coating can be realized by optimizing process parameters. In this paper, from the perspective of traditional optimization methods and intelligent optimization methods, the research status of cladding coating quality optimization at home and abroad was described in detail, the advantages and disadvantages of various optimization methods were summarized and discussed, and the role of different optimization methods in improving coating performance was analyzed. Finally, the future development trend of coating quality optimization method was prospected. The purpose of this paper is to provide an optimization method for the preparation of high quality cladding coating and to provide a reference for the future research of laser cladding process optimization method.

1　引言

激光熔覆技术是表面工程领域的重要组成部分^［1］，它能够利用高能激光束在零部件的表面熔覆高硬、耐磨、耐腐等综合性质优异的涂层，从而显著改善零部件性能^［2］，以达到延长服役寿命或再利用的目的。目前，该技术已成功应用于航空航天、兵器、船舶及交通等领域。熔覆涂层质量与工艺参数密切相关，常因工艺参数不匹配，导致熔覆层产生气孔^［3］、裂纹^［4-5］、表面不平整^［6］等质量缺陷。因此，工艺参数的优化是有效提升熔覆涂层质量的必要环节^［7-9］。

激光熔覆是一个多工艺参数耦合的复杂非线性过程，其中激光功率、扫描速度、送粉速度、离焦量、光斑直径等工艺参数对熔覆层质量起着至关重要的作用^［10］。激光熔覆过程中光、粉、气三相的耦合作用，导致定性地描述各工艺参数与熔覆层质量之间的复杂映射关系存在较大的困难^［11］，因而实现高质量涂层往往需要进行繁杂的工艺优化^［12］。为了获得质量优异的熔覆涂层，大量国内外学者开展了激光熔覆工艺参数优化方法的研究。图1为常见的工艺参数优化方法。正交法、响应面法（RSM）、灰色关联法、经验-统计法等传统优化算法已在参数优化问题中得到广泛应用。随着算法的不断发展，智能优化算法诸如人工神经网络、模糊逻辑、元启发式算法、混合算法等也逐渐应用于激光熔覆的工艺参数优化问题中，推动了激光熔覆工艺优化的发展进程。

图 1. 常见的工艺参数优化方法

Fig. 1. Common process parameter optimization methods

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本文针对激光熔覆工艺参数优化问题，从传统优化方法和智能优化方法的角度出发，综述了熔覆涂层质量优化的国内外研究现状，对比分析了各种优化方法的优缺点及不同优化方法在激光熔覆提质增效上所发挥的作用。最后，探讨了涂层质量优化方法的未来发展趋势，以期为制备高质量涂层和工艺优化方法的未来研究方向提供参考。

2　传统优化方法

2.1　正交法

正交试验法是一种研究多因素多水平的试验设计方法，具有“均匀分散，整齐可比”的特点，一般通过正交表来设计和分析多因素试验，可利用相对较少的试验次数，快速准确地进行工艺参数寻优^［13］。在试验因素之间不考虑交互作用的情况下，正交试验法是一种经济且有效的试验设计方法。

高霁等^［14］采用正交试验法研究了激光功率、扫描速度、离焦量和预置层厚度对TC11钛合金表面制备的CBN熔覆涂层几何形貌的影响。研究发现，工艺参数的改变均会引起涂层几何形貌发生相应的变化，其中扫描速度对熔覆涂层形貌的影响最显著。赵树国等^［15］设计了正交试验，分析了工艺参数对CNB和Ti混合粉末涂层熔池尺寸的影响。结果显示，激光功率对涂层形貌的影响与文献［14］的研究有相似规律，均随着激光功率的增大，熔宽先增大后减小，熔深增大，熔高减小。另外，通过综合考虑涂层宏观质量和预期性能对熔池尺寸进行工艺参数寻优。图2^［15］为最优参数下的熔覆层截面形貌，可见熔覆层形貌良好，无裂纹、气孔等缺陷，达到了期望目标。他们采用同种方法以相同的评价指标，研究了相同基体上制备的不同熔覆涂层的形貌，发现工艺参数对涂层形貌的影响规律可能存在相同的情况，但其最优参数受试验条件及涂层成分的影响必然存在差异。

图 2. 熔覆层截面形貌^［15］

Fig. 2. Cross section morphology of cladding layer^[15]

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江吉彬等^［16］以激光功率、扫描速度、离焦量为主要参数，研究了45钢表面制备的WC增强Ni基涂层性能。分析发现优化后的熔覆涂层性能显著提升，图3^［16］为优化后试样的显微硬度折线图，可见基体到熔覆层顶部的显微硬度呈阶梯状增长，最大可达到70 HRC，是基体的3~4倍。这是熔覆层组织的明显分层产生的结果。雷靖峰等^［17］采用正交试验设计法在U71Mn 钢表面制备了Ni60-25%WC 涂层，分析了最优工艺参数下的熔覆层显微硬度。图4^［17］为最优参数下的熔覆层内部显微硬度图。熔覆过程中未熔化的WC颗粒下沉，使熔覆层内部WC密度比表面高，提高了熔覆层内部显微硬度，最高可达到1170 HV，是基体的3.7倍。他们采用相同方法制备WC增强Ni基涂层，但相较于文献［17］的试验，文献［16］的试验中涂层显微硬度较差，比较发现当复合涂层中加入WC颗粒含量较多时，涂层脆性增强，硬度降低^［18］。因此，尽管制备涂层的方法相同，但涂层的质量也会因涂层成分配比的不同而产生差异。

图 3. 优化后试样的显微硬度折线图^［16］

Fig. 3. Line chart of microhardness of optimized samples^[16]

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图 4. 熔覆层内部显微硬度图^［17］

Fig. 4. Microhardness of cladding layer^[17]

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目前，正交试验法已在机械、材料、电力等领域得到了广泛的应用与研究。其具有正交性，可简便、直观地分析出各因素的主效应，但也存在一些不足，如：最优组合只能是试验水平的某种组合；最优解只能在所选水平的范围之内；无法给试验提供明确的指向性等。因而，采用正交试验法进行工艺参数寻优收敛速度较慢，产生的结果精度较低。

2.2　响应面法

响应面法是一种综合试验设计和数学建模用于解决多变量问题的一种统计方法^［19］。它可以在保持较高的建模精度的前提下，以较少的试验次数分析工艺参数之间的交互作用，并可采用多元二次回归方程建立工艺参数与响应目标之间的函数关系，进而对工艺参数寻优。响应面法主要包括中心复合设计（CCD，Central Composite Design）和Box-Behnken design（BBD）两种方法。

CCD是一种常见的2阶全因子试验设计方法，在水平的试验设计研究中应用广泛。CCD设计是基于立方体的顶点确定试验因子的，实际设计过程中会有部分试验点超出原定的水平。因此，可在有限的试验次数下获得较多的试验信息，进而更加准确可靠地获得最优的多变量参数，更适合用于激光熔覆涂层质量的优化^［20］。图5^［21］为中心复合设计原理图，图中X轴、Y轴、Z轴分别代表不同工艺参数的增加方向。

图 5. CCD设计原理图^［21］

Fig. 5. CCD design schematic diagram^[21]

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Box-Behnken设计用于评估因素与响应目标之间关系是否呈非线性关系^［22］。相较于正交试验，可在连续区域内获得工艺参数与响应目标之间的表达式，最优解的求解精度较高。和CCD相比，采用BBD法进行试验设计时，因子位于立方体每边的中点，在分析因素相同的情况下，BBD法设计的连续试验数量较少，设计更简单、经济。图6^{［21，23］}为BBD设计原理图，图中不同颜色的箭头方向代表不同工艺参数的增加方向。

图 6. BBD设计原理图^{［21，23］}

Fig. 6. BBD design schematic diagram^[21,23]

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练国富等^［24］采用响应面法揭示了激光功率、扫描速度、气流量和离焦量与熔高、熔宽和熔覆层横截面积之间的函数关系，构建了工艺参数与熔覆层结构尺寸的二阶回归模型，熔宽、熔高和熔覆层横截面积的回归方程。通过计算模型的调整R方值与预测R方值，验证了该模型的可靠性。另外，建立如图7^［24］所示的响应图与等高线图，分析了工艺参数之间的相互作用对响应目标的影响是否显著。

\begin{array}{l} W_{w i d t h} = 2.48 + 0.17 \times L_{L P} - 0.13 \times S_{S S} - 0.086 \times \\ G_{G F} + 0.091 \times L_{L P} \times S_{S S} - 0.085 \times S_{S S}^{2} + \\ 0.058 \times G_{G F}^{2} \end{array}

，（1）

\begin{array}{l} H_{h e i g h t} = 1.31 + 0.1 \times L_{L P} - 0.17 \times S_{S S} - 0.15 \times \\ G_{G F} - 0.26 \times D A + 0.1 \times L_{L P} \times G_{G F} - \\ 0.064 \times S_{S S} \times G_{G F} + 0.049 \times G_{G F}^{2} \end{array}

，（2）

\begin{array}{l} A_{a r e a} = 39087.51 + 5343.23 \times L_{L P} - 7566.71 \times S_{S S} - \\ 6860.48 \times G_{G F} - 10438.67 \times D_{D A} + 3477.49 \times \\ L_{L P} \times G_{G F} - 1899.86 \times L_{L P} \times D_{D A} + 2915.51 \times \\ G_{G F}^{2} \end{array}

，（3）

式中： $W_{w i d t h}$ 为宽度； $H_{h e i g h t}$ 为高度； $A_{a r e a}$ 为熔覆层横截面积； $L_{L P}$ 为激光功率； $S_{S S}$ 为扫描速度； $G_{G F}$ 为气流量； $D_{D A}$ 为离焦量。

图 7. 等高线图与响应面^［24］

Fig. 7. Response surface and contour map^[24]

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许向川等^［25］为了优化装备零件再制造激光熔覆工艺参数，提高再制造熔覆涂层的质量。利用响应面法对激光功率、送粉量和扫描速度进行优化，以熔高和熔宽为响应目标。通过方差分析可知，激光功率和送粉量对熔高和熔宽的影响最为显著。运用Design-Expert软件设置响应指标的目标值与重要度，从而得出涂层制备的最优工艺参数如下：激光功率为3.94 kW，送粉量为60 g/min，扫描速度为4 mm/s。

Wu等^［26］为优化激光熔覆工艺参数制备高硬度的Ni60A-25%WC涂层，设计了基于Box-Behnken设计的工艺优化试验。通过构建工艺参数与稀释率和单位有效面积的数学模型，并采用方差分析获得了工艺参数与响应目标之间的影响规律，其中激光功率对熔覆涂层稀释率的影响最大，送粉率对熔覆涂层单位有效面积的影响最大。最优工艺参数的选择范围可由如图8^［26］所示的最佳理想值的三维交互作用图确定。通过电子背散射衍射（EBSD）分析可知，具有最佳工艺参数的熔覆涂层具有高密度的微观结构和明显的择优取向，显微硬度最大可达660 HV，是基体的2.2倍。吴腾等^［27］利用激光熔覆制备铁基 TiC 复合熔覆涂层，结合Box-Behnken试验设计，研究输出电流、脉冲宽度、扫描速度对熔覆层的影响规律，并进行工艺参数优化。结果表明，工艺参数对熔宽均产生显著影响，而熔高、熔深主要受输出电流的影响。经过优化获得的最优工艺参数组合如下：输出电流为165 A、扫描速度为296 mm/min、脉冲宽度为3 ms，此时的响应目标的误差均在5%以内，证明该模型具有较高的预测精度。

图 8. 最佳理想值时的三维相互作用图^［26］

Fig. 8. Three-dimensional interaction diagram at optimal ideal values^[26]

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响应面法已成功应用于各种系统的优化问题中，尤其是解决多变量的响应问题。该方法采用多元回归方程拟合参数与响应值之间的函数关系，并可利用等高线图和响应曲面图对工艺参数寻优。需要注意的是，利用该方法进行试验设计的前提是设计的试验点应包含最佳的试验条件，否则将导致优化结果产生偏差。因此，使用响应面法进行优化时，需确定合理的试验各因素与水平。

2.3　其他方法

激光熔覆的传统优化方法范畴内，除应用较为广泛的正交试验法、响应面法外，还有诸如田口法、灰色关联法、经验统计法等一系列优化方法。Yu等^［28］以熔宽、熔高和稀释率为评价指标，采用田口-灰色关联法对激光熔覆工艺参数进行了优化。利用单一的灰色关联值来表征三个响应值，实现熔覆涂层质量的综合评价。结果表明，综合评定后的熔覆涂层在形貌和微观结构上较其他的熔覆涂层有显著提升。赵丹丹等^［29］为修复35CrMoV钢的已磨损表面，采用灰色关联法将多个单目标响应转换为综合指标进行优化。优化后的熔覆层耐磨性相对提高了43%。比较文献［28］和文献［29］采用的方法，文献［29］在利用灰色关联法时，采用层次分析法可精准确定目标权重，既可简化计算和分析过程，又有助于决策者保持思维过程一致化^［30］。

Liang等^［31］提出了一种基于模糊综合评判（PCE）和改进层次法（IAHP）的激光熔覆涂层质量评价方法，图9^［31］为PCE-IAHP综合方法流程图。该质量评价指标框架是根据熔覆涂层的宏观形貌、微观结构和力学性能等方面建立的，采用IAHP对评价指标加权，利用逐步隶属函数计算各指标不同程度的隶属度，进而评价项目的质量水平。结果表明，该方法有助于提高涂层表面质量，优化工艺参数。

图 9. PCE-IAHP综合方法流程图^［31］

Fig. 9. PCE-IAHP integrated method flow chart^[31]

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Erfanmanesh等^［32］采用经验-统计的方法对激光熔覆WC-12Co涂层的工艺参数进行优化。结果表明，激光功率和扫描速度对熔高有显著影响，并基于经验-统计关系建立激光熔覆WC-Co合金涂层的加工工艺图，如图10^［32］所示。由图10可知，WC-Co合金涂层的激光熔覆工艺难度较大，这是因为激光熔覆工艺只允许在较窄的工艺参数范围内制备高质量的熔覆层。Shayanfar等^［33］采用相同方法获得了最小孔隙率和无裂纹的铬镍合金涂层，证明了方法的可行性。

图 10. 激光熔覆WC-Co合金涂层工艺图^［32］

Fig. 10. Process drawing of laser cladding WC-CO alloy coating^[32]

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3　智能优化方法

随着激光熔覆技术发展，涂层质量的优化也逐渐引入智能优化方法来控制和优选参数，以实现传统方法无法获得的质量特性^［34］。智能优化方法是基于生物智能或自然现象的随机搜索算法，把自然界的各种行为抽象为可量化的关键指标，并转换为数学问题进行求解^［35］。通常可将智能优化方法分为人工神经网络（ANN）、模糊逻辑、元启发式算法和混合算法^［36-37］。

3.1　人工神经网络

人工神经网络是一种通过模拟人脑的神经系统求解非线性和复杂数学模型的方法^［38］，在组合优化、质量预测、过程建模等领域得到广泛应用^{［36，39］}。通过对权值进行适当优化，按误差最小化原则确认预测输出与实际输出之间的关系，最终获得预期的输入输出关系。图11^［40］为人工神经网络原理图，可见，人工神经网络是由大量神经元相互连接构成的复杂网络，网络主要由三层构成，分别是输入层、输出层和隐藏层。人工神经网络中最常用的两种方法是反向传播（BP）神经网络和径向基函数（RBF）神经网络。

图 11. 神经网络原理图^［40］

Fig. 11. Schematic diagram of neural network^[40]

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3.1.1　BP神经网络

BP神经网络是一种以误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络^［41］。由于其具有自学习、自训练、参数优化和输出预测功能，成功在各领域得到了广泛应用^［42］。Aggarwal等^［43］通过对熔覆层形貌与熔池面积的预测，发现人工神经网络模型适合用于描述工艺参数与熔覆层几何形貌之间非线性关系。范鹏飞等^［44］和蒋伟伟等^［45］采用多元线性回归和BP神经网络对激光熔覆层形貌进行预测，通过对比两种方法的预测结果可知，BP神经网络的预测精度更高，可获得更好的预测结果。激光熔覆过程存在较多的不可控因素，如：工艺参数之间的相互影响、工艺参数与熔覆层质量的高度非线性关系等，导致难以建立精确的数学模型；熔覆层质量控制往往依靠大量的试验数据积累，成本较高，易造成资源浪费。神经网络作为一个强大的经验模型工具可以在未知函数关系的情况下建立输入与输出的关系，具有高度非线性拟合能力^［46］，这是传统方法无法实现的。

李琦等^［47］为探究熔覆层面积与工艺参数之间的耦合关系，利用BP神经网络建立了激光功率、扫描速度和送粉速度与熔覆层面积的预测模型。先利用50组训练集数据对预测模型进行训练，再根据训练好的网络进行20组的测试。结果表明，采用BP神经网络可有效预测熔覆层面积，图12^［47］为熔覆层面积的测试样本仿真结果。

图 12. 熔覆层面积的测试样本仿真结果^［47］

Fig. 12. Simulation results of test sample of cladding layer area^[47]

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姜淑娟等^［48］采用BP神经网络建立了激光熔覆高度预测模型，利用60组训练集数据训练后的网络预测值和试验值变化趋势相似，即训练后的神经网络有较高的预测精度。图13^［48］为熔覆层高度测试样本仿真结果。比较文献［47］和文献［48］的训练数据集发现，虽然训练集的数量略有差异，但预测结果和试验结果的拟合程度都较好。Guo等^［49］为获得制备钴基合金涂层的最优参数，提出利用BP神经网络对工艺试验数据进行训练，从而确定涂层性能与工艺参数之间的映射关系。通过对比预测结果与试验结果可知，其平均相对误差不超过10%，由此证明了该模型的可行性和有效性。同时，实现了激光熔覆钴基合金涂层的工艺寻优，最优参数如下：激光功率为1550 W，扫描速度为410 mm/min，送粉速度为18 g/min。

图 13. 熔覆层高度测试样本仿真结果^［48］

Fig. 13. Simulation results of cladding layer height test samples^[48]

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3.1.2　RBF神经网络

RBF神经网络是一种以函数逼近为基础的前馈神经网络。与BP神经网络相比，RBF神经网络具有更好的函数逼近能力和泛化能力，训练速度更快，结构更简单，可从根本上解决BP神经网络产生局部最优解的问题^［50］。徐家乐等^［51］为研究激光功率、扫描速度和送粉率等工艺参数对钴基合金涂层的稀释率的影响，利用 RBF 神经网络成功实现了不同参数下的涂层稀释率的预测，并通过对比试验值与预测值发现，其最大误差值为5.47%。文献［49］和文献［51］均对钴基合金涂层的质量进行了预测，相比文献［49］使用的BP神经网络模型，文献［51］使用的RBF 神经网络预测模型具有更高的预测能力。

3.2　模糊逻辑

模糊逻辑是通过模拟人脑按照一定的规则实行推理，与神经网络不同的是，其利用专家或已知的经验进行学习，具有一定的模糊性。图14^［52］为模糊逻辑算法的原理图。Zeinali等^［52］基于模糊逻辑算法实现了激光熔覆动态逆模型的建立。图15^［52］为模糊逆动力学模型示意图，所建立的模型将扫描速度描述为工艺参数，特别是熔高的函数。结果表明，该模糊模型具有一定的自适应能力，可用于实时控制应用，能够准确预测所需的扫描速度，获得期望的熔高。

图 14. 模糊逻辑算法的原理图^［52］

Fig. 14. Schematic diagram of fuzzy logic algorithm^[52]

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图 15. 模糊逆动力学模型示意图^［52］

Fig. 15. Schematic diagram of fuzzy inverse dynamics model^[52]

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3.3　元启发式算法

元启发式算法是一种基于自然现象发展起来的智能优化算法^［53］，可有效求解复杂的优化问题，解决了传统优化算法求解精度低、收敛性差等问题^［54］，已成功应用于激光熔覆工艺优化。常见的元启发式算法有遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）等。

GA是一种基于仿生学和自然选择的一种随机并行搜索优化方法^［55］。由于单一的遗传算法求解多目标问题的局限性，常利用属于遗传算法范畴的非支配排序二代遗传算法（NSGA-Ⅱ）解决激光熔覆的多目标优化问题，图16^［56］为NSGA-Ⅱ算法原理图。赵凯等^［56］针对同轴送粉激光熔覆存在的工艺稳定性差的问题，提出应用NSGA-Ⅱ算法对稀释率、显微硬度、熔深和孔隙率进行工艺参数寻优。对比优化前后响应值的结果（表1^［56］为优化前后响应值结果比较）可知：显微硬度增大了17.11%，基体热影响区（HAZ）深度减小了13.9%，熔覆效率增大了6.10%。

图 16. NSGA-Ⅱ算法原理图^［56］

Fig. 16. Schematic diagram of NSGA-Ⅱ algorithm^[56]

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表 1. 优化前后响应值结果比较^［56］

Table 1. Comparison of response values before and after optimization^[56]

Response

Dilution

HAZ depth /mm

Microharness /HV

Efficiency /

（mm²·s^-1）

Before

0.518

0.855

186.433

15.24

After

0.32

0.736

218.337

16.17

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王燕燕等^［57］以稀释率、热影响区深度和显微硬度为优化指标，运用NSGA-Ⅱ算法对工艺参数进行寻优。图17^［57］为Pareto前沿解集。由此可得到最佳工艺参数如下：激光功率为1950 W，扫描速度为19 mm/s，送粉速度为2.4 r/min。通过将最佳参数组与对比试验组进行试验，图18^［57］为最佳工艺参数组与对比试验组的响应值，比较发现：熔覆层稀释率降低了22.4%，热影响区深度减小了17.9%，显微硬度增大了4.2%。文献［56］和文献［57］采用相同算法、相同评价指标针对不同激光熔覆涂层质量进行了优化，均得到了较好的优化结果，证明了NSGA-Ⅱ算法在工艺参数优化上的可行性。

图 17. 优化后的Pareto前沿解集^［57］

Fig. 17. Optimized Pareto frontier solution set^[57]

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图 18. 最佳工艺参数组与对比试验组各项响应值^［57］

Fig. 18. Response of optimal process parameters group and comparison experimental group^[57]

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粒子群算法是一种具有记忆能力的全局搜索算法，该算法通过群体之间的合作与竞争来搜索全局最优解^［58］。图19^［59］为粒子群算法的原理图，图19（a）为粒子群算法的工艺参数优化流程图，图19（b）为粒子更新过程。

图 19. 粒子群算法原理图。（a）优化流程图；（b）粒子更新过程^［59］

Fig. 19. Schematic diagram of particle swarm optimization. (a) Optimization flow chart; (b) particle renewal processes^[59]

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胡言峰等^［59］为提高再制造机械零部件再服役寿命，利用粒子群算法以稀释率和表面平整度表征熔覆层质量并作为优化目标进行激光熔覆工艺参数优化。图20^［59］为粒子群算法适应度曲线。当迭代500次时，收敛精度最高，可得出工艺参数最优解：激光功率为2516.7 W、扫描速度为11.84 mm/s、送粉量为1.72 r/min、搭接率为36.9%。基于最优工艺参数进行试验验证后得到的熔覆层与基材冶金结合良好，涂层质量也明显提高。

图 20. 适应度曲线^［59］

Fig. 20. Fitness curve^[59]

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Ma等^［60］采用多目标量子粒子群算法（MOQPSO）对激光功率、扫描速度和离焦量三个工艺参数进行了同步优化，获得了低稀释率和低残余应力的致密涂层。图21^［60］为目标函数的Pareto前沿解集。据此可得到最优工艺参数：激光功率为800 W，扫描速度为430 mm/min，离焦量为25 mm。相较于文献［59］采用的粒子群算法，文献［60］采用的多目标量子粒子群算法是粒子群算法的一种新变体，由于具有强大的全局搜索能力，可代替粒子群算法处理单目标问题，更适用于激光熔覆过程中的多目标优化问题。

图 21. 目标函数的Pareto前沿解集^［60］

Fig. 21. Pareto frontier solution set of objective function^[60]

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3.4　混合算法

随着智能算法的不断发展，诸多学者将多种算法融合，为解决工艺参数与熔覆层质量之间的复杂的非线性关系提供了新的方向。杨友文等^［61］在预测镍基高温合金熔覆层质量时，提出利用遗传算法的宏观搜索能力将BP神经网络的初始值和阈值进行优化，从而避免了神经网络陷入局部最优解。图22^［62］为GA-BP神经网络流程图。刘干成等^［63］采用相同方法对相同涂层质量进行预测，其预测结果与测试样本之间的平均相对误差为3.951%，证明了GA-BP神经网络具有较高的预测精度。Liu等^［64］和庞祎帆等^［65］为成功预测不同涂层的质量，也采用了GA-BP神经网络，并获得了较好的预测结果。

图 22. GA-BP神经网络流程图^［65］

Fig. 22. GA-BP neural network flow chart^[65]

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Pant等^［66］采用激光熔覆技术对SS316L涂层质量进行研究时，提出了利用神经网络和基于粒子群算法的神经网络PSO-ANN，分别建立工艺参数与熔高、熔宽、粉末捕获效率之间的非线性关系，通过对比两者的平均绝对百分比误差可得出，PSO-ANN的预测性能要高于ANN，图23^［67］为PSO-ANN流程图。倪立斌等^［67］运用相同的算法对激光熔覆涂层几何形貌进行了预测，结果显示：使用优化后的参数获得的结果与预期目标值之间具有较小的误差。比较GA-BPNN和PSO-ANN两种混合算法，由于粒子群算法相较于遗传算法有更高的收敛速度，故PSO-ANN模型比GA-BPNN具有更高的预测精度。

图 23. PSO-ANN流程图^［67］

Fig. 23. Flow chart of PSO-ANN^[67]

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4　结束语

近年来，激光熔覆技术发展遇到的熔覆涂层调形控性问题已经得到了国内外学者的关注，形成了比较成熟的理论方法，并在实际应用中得到了验证。但激光熔覆的高温快冷过程也改变着涂层材料的组织形态以及结合界面临近区域的材料物性，形成类似铸态的硬脆材料组织，在很大程度上削弱了材料性能，制约着该技术的工程应用。激光熔覆工艺优化是改善激光熔覆涂层质量的关键手段，以下核心问题是未来亟需深入研究的方向：

1）研究基于智能算法融合的工艺优化方法。随着人工智能技术的不断发展，综合多种算法建立混合式智能优化算法是解决优化问题的一个重要研究内容。一方面是完善算法的理论体系，继续将现有的各种智能方法更广泛地整合使用，另一方面是要推动算法的进一步探索与开发，引入其他更多的先进智能算法设计更高效的混合优化算法，为涂层质量优化提供更加有效的新方法。

2）完善激光熔覆工艺优化的评价指标。从现有文献检索来看，当前激光熔覆工艺优化的因素主要是激光功率、扫描速度、送粉量、离焦量等，而用于优化评价的指标多为熔宽、熔高、熔深以及稀释率等指标。用于评价熔覆涂层性能的力学性能少有报道，比如拉伸性能、压缩性能、弯曲性能、冲击韧性、剪切性能、耐磨性能以及疲劳性能等，恰好这些力学性能指标又是工程师们关心的焦点。在可以预见的未来，这些力学性能指标将被逐步用于激光熔覆涂层工艺优化之中。此外，随着绿色制造理念深入，高能束激光的有效能耗以及产生的碳排放问题也将被纳入工艺优化问题并予以关注。

3）开发面向激光熔覆工艺优化的专用优化智能软件。目前，以大量试验为主的激光熔覆工艺优化策略，耗时费力、成本高昂，对激光熔覆系统、扫描电镜等理化检测硬件依赖度高。不仅如此，激光熔覆设备规格型号不统一，不同设备制备的涂层形态、性能均存在不容忽视的差异，基于MATLAB、Python等编程软件生成的优化结果具有不确定性和个性化特征，无法直接用于指导实际生产。随着软件技术的发展，将不同优化算法开发成专用软件已成为可能，建立各种设备、材料、方法的数据库，形成数据积累，为基于大数据熔覆涂层质量预测奠定基础。在数字化、智能化快速发展的今天，开发专用优化仿真软件，实现涂层的快速智能化，对实际生产具有重要的意义。

参考文献

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