YAG固体激光小孔加工实验及工艺仿真研究

摘要

激光打孔技术具有加工范围广、无工具损耗、效率高、经济效益显著、可加工小至微米的孔等优点，已在现代制造领域中得到了广泛应用。但其加工机理是一个复杂多变的热蚀加工过程，而合理的工艺条件才是获得合格产品的保障。因此本文在国内外有关激光小孔加工研究成果的基础上，从理论、试验和仿真三个方面对其加工工艺进行了分析和研究。
　　首先，简单的概述和总结了激光打孔技术的国内外发展及研究状况，阐述了激光打孔的基本原理和特点，并系统分析了YAG固体激光打孔的主要工艺指标和工艺参数。
　　其次，选取厚度为1mm的304不锈钢、H62黄铜和1060铝合金三种金属材料，利用实验室的YAG激光加工设备进行复制法打孔试验，并借助工具显微镜测量出小孔的上、下孔径。通过单因素试验分析了激光器电压、重复频率、脉冲宽度、聚焦条件、辅助气体等因素对小孔加工效果的影响规律。以1mm不锈钢材料为研究对象，设计了L16(43)3因素4水平正交试验方案，应用直观和方差法分析了激光器电压、脉冲宽度和重复频率对上、下孔径及锥度的影响程度，并提出了YAG激光在不锈钢上打小孔时激光器参数的选择方法。
　　最后，针对神经网络非线性处理能力强和遗传算法（GA）全局搜索寻优能力强等优点，提出了遗传算法和神经网络相结合的智能建模方法。借助MATLAB神经网络工具箱和遗传算法工具箱，建立了基于BP神经网络和遗传神经网络（GA-BP）的激光打孔加工工艺仿真模型，利用两种模型分别对不同加工参数下的小孔孔径进行了仿真和预测。结果表明，经GA优化后的BP网络模型具有更高的拟合精度和更理想的预测精度，能较好的反映激光器参数与加工孔径之间的非线性映射关系，这为激光小孔加工工艺参数的有效选择提供了一个新的途径。

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1 绪论

1.1 引言

1.2 激光打孔技术的国内外发展及研究状况

1.3 激光打孔加工技术的发展趋势

1.4 课题提出的背景及研究内容

2 激光打孔的综述

2.1 概述

2.2 ND：YAG激光器

2.3 激光打孔工艺分析

3 激光打孔试验设计

3.1 试验环境

3.2 试验设计

4 试验结果处理与分析

4.1 单因素试验分析

4.2 正交试验结果与分析

5 激光小孔加工工艺仿真分析

5.1 人工神经网络基础理论

5.2 BP网络对激光打孔工艺的仿真预测

5.3 GA-BP网络对激光打孔工艺的仿真预测

5.4 两种网络模型的对比分析

6 结论与展望

参考文献

附录A BP仿真程序

附录B GA-BP仿真程序

攻读硕士学位期间发表论文及科研成果

致谢