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作者：喻奎达;秦程;
单位：重庆工贸职业技术学院人工智能学院;重庆工贸职业技术学院智能制造学院;
摘要：为优化45~#钢表面激光熔覆Fe60合金粉末工艺，提高零部件的表面性能和修复质量，研究采用试错法结合正交实验设计方法，进行了单道激光熔覆实验，测量并计算质量特性评价指标(成形系数、稀释率、熔覆效率)。通过广义回归神经网络建立激光熔覆工艺参数与质量特性评价指标之间的回归预测代理模型，开发融合Chebyshev混沌映射和反向学习、非线性收敛因子、自适应惯性权重、模拟退火操作及自适应高斯变异扰动的多策略改进鲸鱼优化算法来寻优广义回归神经网络超参数(平滑参数)。结果表明，经多策略改进的鲸鱼优化算法显著提高了模型的预测精度和收敛速度，回归模型的决定系数均大于0.95,均方根误差占真实值平均值的百分比未超过5%。工艺参数对成形系数的影响排序为扫描速度>送粉速度>激光功率，对稀释率的影响排序为扫描速度>激光功率>送粉速度，对熔覆效率的影响排序为扫描速度>送粉速度>激光功率。研究成果不仅为激光熔覆工艺的优化提供了理论指导和实用工具，也为制造业中高性能零部件的生产提供了新的解决方案。
关键词：激光熔覆;;质量特性;;广义回归神经网络;;鲸鱼优化算法
