CN108559994A - 一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，包括如下步骤：S1、以激光功率、扫描速度、送粉速度作为待优化参数，按照田口方法设计正交实验，以熔宽、熔高、稀释率作为响应目标进行方差分析；S2、利用灰色关联分析方法对三个响应目标分析后得到最终的最优参数组合；S3、将最终的最优参数组合下的熔覆层轮廓建立成几何模型，计算分析后得到搭接角的最优值；S4、进行多道多层熔覆实验，经计算分析后得到径向提升量的最优值。本发明的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法能够方便、快速准确、可靠地得到使用不同熔覆粉末和/或激光熔覆设备在圆弧面上进行激光熔覆实验时，在单道、单道多层以及多道多层熔覆工艺中的最优参数。

Description

一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法

技术领域

本发明属于激光熔覆工艺技术领域，具体涉及一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法。

背景技术

近些年，增材制造技术取得了快速的发展，激光熔覆是增材制造技术中最典型且应用最广泛的技术。激光熔覆作为一种先进的增材制造技术，成为材料表面改性领域的研究热点，它通过在基材表面添加熔覆材料，利用高能密度的激光束使之与基体形成良好的冶金结合，主要用于制造复杂结构的零部件，同时又可对失效的零件进行修复。激光熔覆具有可熔覆材质品种多、稀释率小、涂层与基体结合好、熔覆层组织致密、无污染等特点，在航空航天、汽车工业、石油化工等工业领域中得到广泛应用。

激光熔覆工艺参数包括单道激光熔覆工艺参数、多道单层激光熔覆工艺参数以及多道多层激光熔覆工艺参数，激光熔覆工艺参数的设置对熔覆层的质量起到至关重要的作用，且激光熔覆对粉末、设备没有通识性，不同的粉末在相同的设备上熔覆时最优参数不同，相同的粉末在不同的设备上熔覆时最优参数不同。若在不合适的工艺参数下熔覆层则容易出现粉末利用率低、气孔、裂纹等缺陷，因此，激光熔覆工艺参数的选择是激光熔覆基本和必不可少的工作。

但目前参数优化缺乏标准，对于单道激光熔覆工艺参数优化的方法较多，如响应曲面法、BP神经网络、数学统计等，但利用响应曲面法优化时图形出现一直在爬坡时就会视为参数选择失败需要重新试验，无法快速准确找到最优参数值。BP神经网络需要大量数据去训练和数组数据去验证，过程复杂繁琐。而数学统计方法在优化时如果数据拟合不好则不能在统一坐标系表示而无法选取。同时目前尚未发现在圆弧面上熔覆时对工艺参数的优化，在成形、修复一些具有圆弧结构的零件时，目前仍采用平面基板上竖直方式熔覆，但这样会出现金属液体在重力作用下流淌，导致熔池不对称、参数优化时更加困难。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，能够方便、快速准确、可靠地得到使用不同熔覆粉末和/或激光熔覆设备在圆弧面上进行激光熔覆实验时，在单道、单道多层以及多道多层熔覆工艺中的最优参数。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

本实施例提供一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，包括如下步骤：S1、以激光功率、扫描速度、送粉速度作为待优化参数，按照田口方法设计正交实验，在圆弧面上进行单道熔覆实验后将获得的熔宽、熔高以及稀释率作为响应目标并进行方差分析，得出三个待优化参数对三个响应目标的影响程度；S2、利用灰色关联分析方法对步骤S1中的三个响应目标进行分析，得到三个待优化参数最终的最优参数组合；S3、将步骤S2得到的最终的最优参数组合下的熔覆层的轮廓建立成几何模型并计算得到临界搭接角，然后进行多道单层熔覆实验，经计算分析后得到搭接角的最优值；S4、测量步骤S3得到的最优搭接角对应的多道单层的名义径向高度并作为初始名义径向高度，并进行多道多层熔覆实验，经计算分析后得到径向提升量的最优值。

根据本发明，步骤S1包括如下子步骤：S11、选取3～5个水平，获得正交实验表；S12、将待熔覆粉末按照预设熔覆轨迹在基体上进行单道熔覆实验；S13、对步骤S12得到的熔覆后的基体进行切割得到熔覆层横断面，然后测量熔覆层横断面的熔宽、熔高、熔覆层轮廓半径、熔覆层面积和熔池面积；S14、计算得出关于三个响应目标的方差分析表、关于三个响应目标信噪比的响应表以及关于三个响应目标信噪比的主效应图。

根据本发明，步骤S2体包括如下子步骤：S21、将三个响应目标转换为灰色关联度，再对灰色关联度进行方差分析，得到三个待优化参数达到三个响应目标的期望时的最优参数组合；S22、若步骤S21得到的最优参数组合在步骤S1中的正交试验表中，则可作为三个待优化参数最终的最优参数组合，否则，需要做验证试验。

根据本发明，步骤S21包括如下子步骤：S211、对三个响应目标进行信噪比的标准化；S212、进行灰色关联系数的计算；S213、进行灰色关联度的计算；S214、将步骤S213得到的灰色关联度按照从小到大的顺序依次排列并进行方差分析，得到灰色关联度的方差分析表、灰色关联度的响应表以及灰色关联度的主效应图；再从灰色关联度的主效应图中找到三个待优化参数最大者的组合，作为三个待优化参数达到三个响应目标的期望时的最优参数组合。

根据本发明，在步骤S3中，进行多道单层熔覆实验后测量并计算幅径比，若得到的幅径比小于幅径比期望值，则临界搭接角作为搭接角的最优值；否则，在临界搭接角附近进行至少一次梯度搜索优化，直到得到的幅径比小于幅径比期望值，得到搭接角的最优值。

根据本发明，在步骤S3中，在临界搭接角附近进行至少一次梯度搜索优化包括如下步骤：以搭接角为θ₀±Δθ'和/或θ₀±2Δθ'进行至少两次搭接实验，然后测量并计算每次搭接后的幅径比，若计算得到的幅径比中的最小值小于幅径比期望值，则梯度搜索优化结束，否则，以前一步得到的幅径比中的最小值对应的搭接角作为θ₁，在搭接角为θ₁±Δθ”和/或θ₁±2Δθ”进行至少两次搭接实验，再测量并计算每次搭接后的幅径比，直到计算得到的幅径比中的最小值小于幅径比期望值，则梯度搜索优化结束；其中，θ₀为临界搭接角。

根据本发明，在步骤S4中，多道多层熔覆实验以单向平行扫描进行提升，实验结束后测量并计算得到的熔覆层的实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若上述差值小于期望值，则初始名义径向高度作为径向提升量的最优值，否则，在初始名义径向高度附近进行至少一次梯度搜索优化，直到差值小于期望值，得到径向提升量的最优值。

根据本发明，在步骤S4中，进行至少一次径向提升量的梯度搜索优化包括如下步骤：先以名义径向高度为R₀±ΔR'和/或R₀±2ΔR'进行至少两次提升实验，然后测量并计算每次实验后熔覆层的实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若差值中的最小值小于期望值，则梯度搜索优化结束，否则，以前一步中差值中的最小值所对应的的名义径向高度作为R₁，再以名义径向高度为R₁±ΔR”和/或R₁±2ΔR”进行至少两次提升实验，再测量并计算每次实验后的差值，直到计算得到的差值中的最小值小于期望值，则梯度搜索优化结束；其中，R₀表示初始名义径向高度。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：

本发明的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法中：在进行单道熔覆实验时，选定激光功率、扫描速度、送粉速度这三个参数作为待优化参数，利用田口方法与灰色关联分析方法相结合进行分析。其中，田口方法可根据待优化参数设计正交实验，并对响应目标进行方差分析，进而可量化分析出待优化参数对各单一响应目标的影响趋势及大小。而灰色关联分析方法能够将多个响应目标转换成单一的目标来最终评价，然后分析后即可得到激光功率、扫描速度、送粉速度的最终的最优参数组合，实现多目标多参数的优化。因此，将田口方法与灰色关联分析方法相结合应用到单道熔覆实验的参数优化中，可全面地分析出各参数对单道熔覆层的影响大小和趋势，简单方便，进而快速准确地实现多目标多参数的优化。在保证单道熔覆实验中各参数为最优值的情况下，再进行多道单层熔覆实验和多道多层熔覆实验中的搭接角和径向提升量的优化，也更加提高了参数优化的准确可靠性。

由此，本发明中的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法能够方便、快速准确、可靠地得到使用不同熔覆粉末和/或激光熔覆设备在圆弧面上进行激光熔覆实验时，在单道、单道多层以及多道多层熔覆工艺中的最优参数。

附图说明

图1为如下实施例提供的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法流程图；

图2为如下实施例提供的进行单道熔覆实验后单道熔覆层横截面的几何尺寸示意图；

图3为如下实施例提供的进行多道单层熔覆实验时临界搭接角的计算几何模型；

图4为如下实施例提供的进行多道单层熔覆时实际搭接后的几何模型。

【附图标记说明】

1：熔覆层；2：熔池；3：热影响区；4：基体。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

参照图1，本实施例提供一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，具体包括如下步骤：

S1、以激光功率、扫描速度、送粉速度作为待优化参数，按照田口方法设计正交实验，在圆弧面上进行单道熔覆实验后将获得的熔宽、熔高以及稀释率作为响应目标并进行方差分析，得出三个待优化参数对三个响应目标的影响程度。

进一步地，步骤S1包括如下子步骤：

S11、选取单道熔覆实验中的主要影响因素(包括激光功率、扫描速度、送粉速度等)作为待优化参数，根据实际情况选取3～5个水平，获得正交实验表，具体参见如下表1至表3：

表1：3因素3水平正交实验表L₉(3³)

表2：3因素4水平正交实验表L₁₆(4³)

表3：3因素5水平正交实验表L₂₅(5³)

其中，由于不同待熔覆粉末以及使用不同设备进行实验的最优参数均不相同，所以每个待优化参数的每个水平所对应的具体数值以及应该选取多少个水平是根据对待熔覆粉末以及所使用设备的常用经验值而定的。同时选取3～5个水平既能防止选取过多而造成的繁琐同时也保证数据的准确性。

S12、先对基体4和待熔覆粉末进行预处理，然后将待熔覆粉末按照预设熔覆轨迹在基体上进行单道熔覆实验。

具体地，对基体4进行预处理主要包括对基体4进行铣削或者磨削成所需的圆弧形状，然后再用无水乙醇进行擦拭，以将基体4表面的油等擦拭掉。同时将待熔覆粉末置于干燥箱内进行干燥数小时以备用。预设熔覆轨迹(即激光头相对于基体4的运动轨迹)一般利用Robotart、Robotmaster或Mastercam对熔覆轨迹进行编程得到的。

S13、对步骤S12得到的熔覆后的基体4沿熔覆轨迹的垂直方向进行切割得到熔覆层横断面，然后对横断面进行预处理后测量熔覆层横断面的熔宽、熔高、熔覆层轮廓半径、熔覆层面积和熔池面积。

具体地，利用线切割机床将熔覆后的基体4沿熔覆轨迹的垂直方向切成若干分以得到熔覆层1的横断面，然后对横断面用不同目数的砂纸进行打磨，且依次使用目数增大的砂纸，以使横断面越磨越细。然后再用抛光膏进行抛光，且依次使用目数增大的抛光膏，以消除横断面上的划痕等，以免影响之后的测量结果。再用腐蚀液对横断面进行腐蚀，进行腐蚀后能够将横断面上的熔池2更加清晰地显现出来，更方便于后续的观察与测量。其中，砂纸的目数，抛光膏的目数以及腐蚀液的种类均是根据在实际实验时所选用的熔覆粉末的类型而定的。参照图2，进行上述预处理之后将横断面置于显微镜下测量出熔覆层1的几何尺寸，包括熔宽、熔高、熔覆层轮廓半径、熔覆层面积和熔池面积。其中，在图2中，W表示熔宽、H表示熔高、R表示基体4的圆弧面半径、r表示熔覆层轮廓半径，附图标记3所对应的区域为热影响区。

S14、计算得出关于三个响应目标的方差分析表、关于三个响应目标信噪比的响应表以及关于三个响应目标信噪比的主效应图，此处的响应目标信噪比的主效应图均是关于单一响应目标的，从中可以看出各因素对各响应目标的影响趋势。

具体地，稀释率的计算公式如下：

η＝A_c/(A_c+A_m)

其中，上述公式中η表示稀释率、A_c表示熔覆层面积、A_m代熔池面积。此外，熔宽遵循望大特性，熔高遵循望小特性，稀释率遵循望目特性。其中，望大特性是指不取负值，希望质量特性越大越好，且波动越小越好。望小特性是指不取负值，希望质量特性越小越好，且波动越小越好。望目特性是指存在固定目标值(这里的目标值一般根据经验选取，在本实施例中目标值选为30％)，希望质量特性围绕目标值波动，且波动越小越好。然后分析得出各参数对各个响应目标的影响程度的计算公式具体如下：

其中，上述公式中，第一行LTB公式中的y_i表示熔宽、LTB表示遵循望大特性。第二行STB公式中的y_i表示熔高、STB表示遵循望小特性。第三行NTB公式中的y_i表示稀释率、m表示稀释率的目标值、NTB表示遵循望目特性。S/N表示信噪比，n表示要安排的实验总次数。由上述公式计算分析后可得出关于响应目标的方差分析表、关于响应目标信噪比的响应表以及关于响应目标信噪比的主效应图。整个计算分析得到上述表和主效应图的过程可以通过minitab软件计算分析得出。

S2、利用灰色关联分析方法对步骤S1中的三个响应目标进行分析，得到三个待优化参数的最优参数组合。

进一步地，步骤S2包括如下子步骤：

S21、将三个响应目标转换为灰色关联度，再对灰色关联度进行方差分析，得到三个待优化参数达到三个响应目标的期望时的最优参数组合。

进一步地，步骤S21包括如下子步骤：

S211、对这三个响应目标(熔宽、熔高和稀释率)进行信噪比的标准化，计算公式具体如下：

其中，上述公式中，第一行LTB公式中的y_i(k)表示第i组实验中的熔宽。第二行STB公式中的y_i(k)表示第i组实验中的熔高。第三行NTB公式中的y_i(k)表示第i组实验中的稀释率，a(k)表示稀释率的目标值。x_i(k)表示标准化后的响应目标。

S212、进行灰色关联系数的计算，计算公式如下：

其中，上述公式中，x_i(k)表示标准化后的响应目标，ξ_i(k)表示灰色关联系数，x_i°表示第i组实验中理想标准化值，在本实施例中等于1，ζ为分辨系数，在本实施例中取0.33。将步骤S211得到的三个标准化后的响应目标分别代入上述公式后则可以分别得到三个标准化后的响应目标对应的灰色关联系数。

S213、进行灰色关联度的计算，计算公式如下：

其中，上述公式中ξ_i(k)表示灰色关联系数，n表示要安排的实验总次数，γ_i(k)表示灰色关联度。将步骤S212得到的每次实验中三个标准化后的响应目标对应的灰色关联系数代入上述公式后则可以分别得到每次实验中三个响应目标转换的灰色关联度。

S214、将步骤S213中计算得到的灰色关联度按照从小到大的顺序依次排列，然后对灰色关联度进行方差分析，并得到灰色关联度的方差分析表、灰色关联度的响应表以及灰色关联度的主效应图。再从灰色关联度的主效应图中找到三个待优化参数最大者的组合，即为三个待优化参数达到三个响应目标的期望时的最优参数组合。

S22、若步骤S21得到的最优参数组合在步骤S1中的正交试验表中，则步骤S21得到的最优参数组合可作为三个待优化参数最终的最优参数组合。否则，

需要做验证试验，以验证在步骤S21得到的最优参数组合下，响应目标是否按照事先愿意变化，以及灰色关联度是否有所提高。验证试验的具体过程如下：

对步骤S21得到的最优参数再进行一组实验，重复上述步骤S11、S12、S13、S211、S212和S213，得到灰色关联度。然后计算预测灰色关联度，此处的计算公式如下：

其中，γ_p表示预测灰色关联度，为灰色关联度的总平均值，为各参数第i水平灰色关联度的平均值，n为最大水平数。若计算得到的预测灰色关联度大于在步骤S213得到的灰色关联度，则表明响应目标按照事先愿意变化，则步骤S21得到的这组最优参数可作为三个待优化参数最终的最优参数组合。否则，这组最优参数不能作为最终的最优参数组合，需重新安排实验。

S3、将步骤S2得到的最终的最优参数组合下的熔覆层1的轮廓建立成几何模型并计算得到临界搭接角，然后进行多道单层熔覆实验，经计算分析后得到搭接角的最优值。

具体地，在显微镜下提取出步骤S2得到的最终的最优参数组合下的熔覆层1的轮廓，测量熔宽、熔高和熔覆层轮廓半径，建立成几何模型参照图3，然后计算临界搭接角，临界搭接角的计算公式如下：

其中：

进一步地，上述公式是根据图3中所示出的两个阴影部分的面积相等得到的，θ表示搭接角，W表示熔宽，H表示熔高，r表示熔覆层轮廓半径，R表示基体4的圆弧面半径。

进一步地，进行多道单层熔覆实验时，为了准确反映搭接效果，搭接次数不少于5次，以防止搭接次数过少而造成实验误差过大。多道单层熔覆实验结束后，对熔覆完的基体4沿熔覆轨迹的垂直方向切成若干分以得到熔覆层1的横断面，然后对横断面进行打磨、抛光、腐蚀后，将横断面置于显微镜下测量并计算幅径比，幅径比的计算公式如下：

ε＝(R_max-R_min)/R_max

其中，上述公式中，ε表示幅径比。R_max表示基体4的圆弧面半径的最大值，R_min表示基体4的圆弧面半径的最小值。

若计算得到的幅径比小于幅径比期望值(在图1中以ε^表示，这里的幅径比期望值是根据经验而定的，理想状态下幅径比期望值接近于0)，则临界搭接角即可作为多道单层熔覆实验中搭接角的最优值。否则，

需要在临界搭接角附近进行至少一次梯度搜索优化，直到得到的幅径比小于幅径比期望值，以得到搭接角的最优值。梯度搜索优化的具体操作步骤如下：

先以搭接角为θ₀±Δθ'和/或θ₀±2Δθ'进行至少两次搭接实验，然后在显微镜下测量并计算每次搭接后的幅径比，实际搭接后的几何模型参照图4，若此时计算得到的幅径比中的最小值小于幅径比期望值，则梯度搜索优化结束，幅径比中的最小值所对应的搭接角则可作为搭接角的最优值。否则，

以前一步找到的幅径比中的最小值对应的搭接角作为θ₁，在搭接角为θ₁±Δθ”和/或θ₁±2Δθ”进行至少两次搭接实验，再在显微镜下测量并计算每次搭接后的幅径比，如此反复此步骤，直到计算的幅径比中的最小值小于幅径比期望值，则梯度搜索优化结束，最后一组搭接实验中得到的幅径比中的最小值所对应的搭接角则可作为搭接角的最优值。

其中，θ₀是临界搭接角，Δθ'是根据熔宽的大小选择的，一般熔宽较大，Δθ'可以选择相对大一些，若熔宽较小，Δθ'可以选择相对小一些，Δθ”的选择也是同样的道理，具体选值根据经验以及实际情况而定。在进行梯度搜索优化时，搭接角先选择较大范围，若不满足，在不断将搭接角进行缩小范围，直到最终满足要求。

此外，需要说明的是，选定一个Δθ'后，则可以确定两次或者四次搭接实验，即分别对应搭接角为θ₀+Δθ'与θ₀-Δθ'和/或θ₀+2Δθ'和θ₀-2Δθ'。而为了保证实验结果的准确性同时减少实验验证的次数，一般确定Δθ'的取值后，进行共四次搭接实验，即分别对应搭接角为θ₀+Δθ'、θ₀-Δθ'、θ₀+2Δθ'和θ₀-2Δθ'。对于后续的优化中根据Δθ”的选择确定搭接实验次数时也是同样的道理。

S4、测量步骤S3得到的最优搭接角对应的多道单层的名义径向高度并作为初始名义径向高度，并进行多道多层熔覆实验，经计算分析后得到径向提升量的最优值。其中，在图1中，径向的提升量以ΔR表示。

具体地，在显微镜下测量并计算步骤S3得到的最优搭接角对应的名义径向高度并作为初始名义径向高度，计算公式如下：

R₀＝R-(R_max+R_min)/2

其中，R₀表示初始名义径向高度。再以R₀作为初始径向提升量，并以单向平行扫描方式进行提升，具体提升的层数根据基体4的圆弧面半径(即R)的大小以及实际需要而定。

然后将得到熔覆完的基体4进行切割、打磨、抛光和腐蚀，再置于显微镜下测量熔覆层的实际径向高度，并计算实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若上述差值小于期望值(在图1中以ΔR^表示，这里的期望值是根据经验而定的，理想状态下这里的期望值接近于0)，则R₀即可作为径向提升量的最优值。上述计算得到的理论径向高度的计算公式如下：

R_计算＝R_i×n+H

其中，R_计算表示计算得到的理论径向高度，R_i表示每次提升实验中所对应的名义径向高度(例如上述步骤中是以R₀为名义径向高度进行提升实验，则上述步骤中在计算时公式中R_i的就表示R₀)，n表示提升的层数，H表示熔高。

否则，需要在R₀附近进行至少一次梯度搜索优化，直到上述差值小于期望值，以得到径向提升量的最优值。梯度搜索优化的具体操作步骤如下：

先以名义径向高度为R₀±ΔR'和/或R₀±2ΔR'进行至少两次提升实验，然后在显微镜下测量每次实验后得到的熔覆层的实际径向高度，并计算实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若计算出来的差值中的最小值小于期望值，则梯度搜索优化结束，差值中的最小值所对应的名义径向高度即可作为径向提升量的最优值。否则，

以前一步中计算出来的差值中的最小值所对应的名义径向高度作为R₁，再以名义径向高度为R₁±ΔR”和/或R₁±2ΔR”进行至少两次提升实验，再测量并计算每次实验后的上述差值，如此反复此步骤，直到计算出来的差值中的最小值小于期望值，则梯度搜索优化结束，最后一组提升实验中得到的差值中的最小值所对应的名义径向高度则可作为径向提升量的最优值。其中，ΔR'和ΔR”的具体取值根据经验以及实际情况而定。提升实验次数的选择同步骤S3中搭接实验次数的选择是同样的道理，在此不再赘述。

综上，本实施例的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法中：在进行圆弧面上的单道熔覆实验时，选定激光功率、扫描速度、送粉速度这三个参数作为待优化参数，利用田口方法与灰色关联分析方法相结合进行分析。其中，田口方法可根据待优化参数水平设计正交实验，并对响应目标进行方差分析，进而可量化分析出待优化参数对各单一响应目标的影响趋势及大小。而灰色关联分析方法能够将多个响应目标转换成单一的灰色关联度值来最终评价，然后对灰色关联度进行方差分析即可得到激光功率、扫描速度、送粉速度的最终的最优参数组合，实现多目标多参数的优化。因此，将田口方法与灰色关联分析方法相结合应用到单道熔覆实验的参数优化中，可全面地分析出各参数对单道熔覆层的影响大小和趋势，并按照响应目标的期望进行优化，简单方便，进而快速准确地实现多目标多参数的优化。

同时在进行多道单层熔覆实验时，通过对单道熔覆实验中获得的最优参数组合下的熔覆层1的轮廓建立几何模型，计算出临界搭接角后计算幅径比并与幅径比期望值相比较，若大于期望值，则需要在临界搭接角附近再进行至少一次梯度搜索优化，直到得到的幅径比小于幅径比期望值。如此，将几何模型的理论分析结合梯度搜索优化，进而能够更加快速准确地得到最优的搭接角。

而且在进行多道多层熔覆实验时，是通过单向平行扫描方式进行的，同时通过理论计算的初始名义径向高度进行实验，将最终实际径向高度与计算的理论径向高度的差值与期望值进行比较，若大于期望值，则至少一次径向提升量的梯度搜索优化，直到上述差值小于期望值。如此，将理论计算与梯度搜索优化相结合，进而能够快速准确地得到径向提升量的最优值。

由此，本实施例中的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法能够方便、快速准确、可靠地得到使用不同熔覆粉末和/或激光熔覆设备在圆弧面上进行激光熔覆实验时，在单道、单道多层以及多道多层熔覆工艺中的最优参数。使用优化得到的参数进行激光熔覆实验时能够得到无气孔、无裂纹的熔覆层，进而大大地增强最终获得产品的质量及性能，可有效地避免气孔、裂纹等缺陷的产生。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对发明做其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.一种圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、以激光功率、扫描速度、送粉速度作为待优化参数，按照田口方法设计正交实验，在圆弧面上进行单道熔覆实验后将获得的熔宽、熔高以及稀释率作为响应目标并进行方差分析，得出三个所述待优化参数对三个所述响应目标的影响程度；

S2、利用灰色关联分析方法对步骤S1中的三个所述响应目标进行分析，得到三个所述待优化参数最终的最优参数组合；

S3、将步骤S2得到的最终的最优参数组合下的熔覆层的轮廓建立成几何模型并计算得到临界搭接角，然后进行多道单层熔覆实验，经计算分析后得到搭接角的最优值；

S4、测量步骤S3得到的最优搭接角对应的多道单层的名义径向高度并作为初始名义径向高度，并进行多道多层熔覆实验，经计算分析后得到径向提升量的最优值。

2.如权利要求1所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：

S11、选取3～5个水平，获得正交实验表；

S12、将待熔覆粉末按照预设熔覆轨迹在基体上进行单道熔覆实验；

S13、对步骤S12得到的熔覆后的基体进行切割得到熔覆层横断面，然后测量所述熔覆层横断面的熔宽、熔高、熔覆层轮廓半径、熔覆层面积和熔池面积；

S14、计算得出关于三个所述响应目标的方差分析表、关于三个所述响应目标信噪比的响应表以及关于三个所述响应目标信噪比的主效应图。

3.如权利要求1所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，步骤S2体包括如下子步骤：

S21、将三个所述响应目标转换为灰色关联度，再对所述灰色关联度进行方差分析，得到三个所述待优化参数达到三个所述响应目标的期望时的最优参数组合；

S22、若步骤S21得到的最优参数组合在步骤S1中的所述正交试验表中，则可作为三个所述待优化参数最终的最优参数组合，否则，需要做验证试验。

4.如权利要求3所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，步骤S21包括如下子步骤：

S211、对三个所述响应目标进行信噪比的标准化；

S212、进行灰色关联系数的计算；

S213、进行灰色关联度的计算；

S214、将步骤S213得到的灰色关联度按照从小到大的顺序依次排列并进行方差分析，得到灰色关联度的方差分析表、灰色关联度的响应表以及灰色关联度的主效应图；

再从所述灰色关联度的主效应图中找到三个所述待优化参数最大者的组合，作为三个所述待优化参数达到三个所述响应目标的期望时的最优参数组合。

5.如权利要求1所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，

在步骤S3中，进行所述多道单层熔覆实验后测量并计算幅径比，若得到的幅径比小于幅径比期望值，则所述临界搭接角作为所述搭接角的最优值；否则，

在所述临界搭接角附近进行至少一次梯度搜索优化，直到得到的幅径比小于所述幅径比期望值，得到所述搭接角的最优值。

6.如权利要求5所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，

在步骤S3中，在所述临界搭接角附近进行至少一次梯度搜索优化包括如下步骤：

以搭接角为θ₀±Δθ'和/或θ₀±2Δθ'进行至少两次搭接实验，然后测量并计算每次搭接后的幅径比，若计算得到的幅径比中的最小值小于所述幅径比期望值，则所述梯度搜索优化结束，否则，

以前一步得到的幅径比中的最小值对应的搭接角作为θ₁，在搭接角为θ₁±Δθ”和/或θ₁±2Δθ”进行至少两次搭接实验，再测量并计算每次搭接后的幅径比，直到计算得到的幅径比中的最小值小于所述幅径比期望值，则所述梯度搜索优化结束；

其中，θ₀为所述临界搭接角。

7.如权利要求1所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，

在步骤S4中，所述多道多层熔覆实验以单向平行扫描进行提升，实验结束后测量并计算得到的熔覆层的实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若上述差值小于期望值，则初始名义径向高度作为所述径向提升量的最优值，否则，

在所述初始名义径向高度附近进行至少一次梯度搜索优化，直到所述差值小于所述期望值，得到所述径向提升量的最优值。

8.如权利要求7所述的圆弧面上激光熔覆工艺参数优化的方法，其特征在于，

在步骤S4中，所述进行至少一次径向提升量的梯度搜索优化包括如下步骤：

先以名义径向高度为R₀±ΔR'和/或R₀±2ΔR'进行至少两次提升实验，然后测量并计算每次实验后熔覆层的实际径向高度与计算得到的理论径向高度的差值，若所述差值中的最小值小于所述期望值，则所述梯度搜索优化结束，否则，

以前一步中所述差值中的最小值所对应的的名义径向高度作为R₁，再以名义径向高度为R₁±ΔR”和/或R₁±2ΔR”进行至少两次提升实验，再测量并计算每次实验后的所述差值，直到计算得到的所述差值中的最小值小于所述期望值，则所述梯度搜索优化结束；

其中，R₀表示初始名义径向高度。