CN113706046B - 一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法，所述激光除漆效果综合评价指标体系包括确定能够反映激光除漆效果的三个一级评价指标，及其下设相应的十二个二级评价，所述三个一级评价指标分别为除漆清洁度指标、除漆效率指标和工业再应用指标。本发明通过选取了除漆清洁度、除漆效率以及工业再应用三个一级评价指标，下设残漆率、表面成分评价因子、拉曼谱峰强度、漆层烧蚀速率、激光比能、体积清洗效率、面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差九个二级评价指标，兼顾了除漆表面的清洁度、除漆效率以及再喷漆质量三方面的要求，更为客观、科学、全面地对激光除漆效果进行了综合评价。
Description
技术领域
本发明涉及激光除漆技术领域，具体为一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法。
背景技术
飞机长期暴露在潮湿的大气环境和热循环环境中，蒙皮表面的漆膜不可避免地会出现裂纹和局部破损现象。出于飞机漆膜维修和定检的需要，必须对破损的漆膜进行修复处理。其中，除漆作为漆膜修复的一个重要工序，是重新喷漆之前不可或缺的一个环节。一方面，将破损的漆膜从基体表面去除，可以实现该区域飞机蒙皮及其结构件基底表面的缺陷、疲劳裂纹和硬性损伤的检测；另一方面，如果不将破损的漆膜从基体表面去除而直接进行喷漆修复，不仅会增加不必要的重量，带来油耗的增加和飞机气动性能的减弱，也会降低新漆膜的附着力。因此，蒙皮除漆是飞机检修过程中必不可少的一道工序，激光除漆作为一项新兴的除漆工艺，主要采用高峰值功率的激光辐照飞机蒙皮表面漆层，通过一系列复杂的物理和化学反应实现漆层的有效去除，在飞机蒙皮除漆领域具有巨大的发展前景。国内外已有诸多学者对其相关原理、参数选择及除漆效果进行了研究，然而，目前的研究大多以残漆率为评价指标，在设置激光加工参数时追求更洁净的除漆效果。但在现实工业应用中，并不仅仅需要考虑除漆表面的清洁度，还需重视除漆效率以及除漆后基体的表面质量，是否会影响二次喷漆。一味提高漆层去除率会导致除漆效率降低，无法带来企业所要求的经济效益；除漆后基体表面过于粗糙或者过于光滑也不利于再喷漆时的漆面质量、漆层附着力以及油漆消耗量。
但是现有技术在实际使用时，现有的激光除漆效果评价标准仍以除漆率为主要依据，没有明确的方法和标准，并且未考虑除漆后的表面质量以及除漆效率，缺乏系统性的评价体系，难以准确地衡量激光除漆效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法，其特征在于：包括激光除漆效果综合评价指标体系和激光除漆效果综合评价构建方法；
所述激光除漆效果综合评价指标体系包括确定能够反映激光除漆效果的三个一级评价指标，及其下设相应的十二个二级评价，所述三个一级评价指标分别为除漆清洁度指标、除漆效率指标和工业再应用指标，所述一级评价指标中除漆清洁度指标下设的二级指标分别为残漆率、表面成分评价因子和拉曼谱峰强度指标，所述一级评价指标中除漆效率指标下设的二级指标分别为漆层烧蚀速率、激光比能和体积清洗效率指标，所述一级评价指标中工业再应用指标下设的二级指标分别为面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差指标；
所述激光除漆效果综合评价构建方法包括以下步骤：
S1、建立激光除漆效果综合评价指标体系，利用激光共聚焦显微镜拍摄激光除漆后试样的表面形貌并测量其除漆深度、表面粗糙度、尖度/峭度以及绝对峰谷高度差，通过绝对峰谷高度差与理想峰谷高度差之间的差值计算得到相对峰谷高度差，通过表面形貌图的数值化处理得到残漆率；利用除漆深度、除漆面积、激光功率、扫描速度、光斑直径、脉冲数以及激光烧蚀时间计算漆层烧蚀速率、体积清洗效率以及激光比能；通过扫描电镜能谱仪测量其表面成分并计算表面成分评价因子；利用拉曼光谱仪测得除漆表面的拉曼谱峰强度；
S2、根据相应量化标准测量、计算各项二级评价指标的量化值，并将量化值进行标准化处理，表面成分评价因子、漆层烧蚀速率和体积清洗率效率这三个为正向指标，残漆率、拉曼谱峰强度、激光比能、面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差这六个为负向指标，数据标准化处理的方法如下：
对于正向指标，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
对于负向指标，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
式中，i表示试样数，j表示二级评价指标数，k表示一级评价指标数，xij[k]表示第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的量化指标值，yij[k]表示xij[k]的标准化处理结果；
S3、依据一级评价指标分类，通过熵值法确定其下各项二级评价指标权重，其中计算权重的方法如下：
将标准化处理后的各项指标进行同度量化，计算第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的比重pij[k]：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
根据信息论中信息熵的定义，第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵ej[k]为：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵冗余度dj[k]为：
dj[k]＝1-ej[k]，j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标相对于该一级指标的权重ωj[k]为：
j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
S4、根据各类、各项二级评价指标的量化值和权重进行综合评价，将标准化处理后的每项数据依次经过加权、分类求和处理后，得到相应一级评价指标的综合得分，最后依据三个一级指标的综合得分进行激光除漆整体效果的综合评价，计算第i个试样综合得分的方法如下：
第i个试样在第k项一级评价指标下的综合得分qi[k]为：
i＝1，2，…，m；k＝1，2，…，p；
第i个试样在综合评价指标体系下的综合得分Qi为：
i＝1，2，…，m。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过选取了除漆清洁度、除漆效率以及工业再应用三个一级评价指标，下设残漆率、表面成分评价因子、拉曼谱峰强度、漆层烧蚀速率、激光比能、体积清洗效率、面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差九个二级评价指标，兼顾了除漆表面的清洁度、除漆效率以及再喷漆质量三方面的要求，更为客观、科学、全面地对激光除漆效果进行了综合评价；
2、本发明同时还通过在每个一级评价指标均下设三个不同维度的二级评价指标，利用全方位、多角度的数据系统支撑一级评价指标体系，避免单一维度的二级评价指标增大一级评价指标体系的偶然误差，有利于得到除漆清洁度高、表面质量稳定可靠，方便二次喷漆的铝合金金属蒙皮，并且除漆效率较高，经济效益较好。
附图说明
图1为本发明的激光除漆效果综合评价总体流程图；
图2为本发明的激光除漆效果综合评价指标体系示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价指标体系，所述激光除漆效果综合评价指标体系包括确定能够反映激光除漆效果的三个一级评价指标，及其下设相应的十二个二级评价。
优选的，所述三个一级评价指标分别为除漆清洁度指标、除漆效率指标和工业再应用指标。
优选的，所述一级评价指标中除漆清洁度指标下设的二级指标分别为残漆率、表面成分评价因子和拉曼谱峰强度指标。
优选的，所述一级评价指标中除漆效率指标下设的二级指标分别为漆层烧蚀速率、激光比能和体积清洗效率指标。
优选的，所述一级评价指标中工业再应用指标下设的二级指标分别为面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差指标。
同时还提供一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价构建方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、建立上述的激光除漆效果综合评价指标体系；
S2、根据相应量化标准测量、计算各项二级评价指标的量化值，并将量化值进行标准化处理；
S3、依据一级评价指标分类，通过熵值法确定其下各项二级评价指标权重；
S4、根据各类、各项二级评价指标的量化值和权重进行综合评价，将标准化处理后的每项数据依次经过加权、分类求和等处理后，得到相应一级评价指标的综合得分，最后依据三个一级指标的综合得分进行激光除漆整体效果的综合评价。
优选的，所述步骤S2中数据标准化处理的方法如下：
对于正向指标，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
对于负向指标，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
式中，i表示试样数，j表示二级评价指标数，k表示一级评价指标数，xij[k]表示第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的量化指标值，yij[k]表示xij[k]的标准化处理结果。
优选的，所述步骤S3中计算权重的方法如下：
将标准化处理后的各项指标进行同度量化，计算第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的比重pij[k]：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
根据信息论中信息熵的定义，第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵ej[k]为：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵冗余度dj[k]为：
dj[k]＝1-ej[k]，j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标相对于该一级指标的权重ωj[k]为：
j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
优选的，所述步骤S4中计算第i个试样综合得分的方法如下：
第i个试样在第k项一级评价指标下的综合得分qi[k]为：
i＝1，2，…，m；k＝1，2，…，p；
第i个试样在综合评价指标体系下的综合得分Qi为：
i＝1，2，…，m。
工作原理：在使用时，该发明通过以下两步：
(1)建立激光除漆效果综合评价指标体系。
激光除漆效果评价指标的选取必须关注评价体系的全面性、科学性及客观性，必须以实际情况及需求为基础。在实际工业应用中，激光除漆领域关注油漆是否被完全去除、除漆效率以及是否影响后续再次喷漆。本发明选取除漆清洁度、除漆效率、工业再应用三个一级评价指标、下设残漆率、表面成分评价因子、拉曼谱峰强度、漆层烧蚀速率、激光比能、体积清洗效率、面粗糙度、尖度/峭度、相对峰谷高度差九个二级评价指标共同构成激光除漆效果综合评价指标体系。
值得注意的是，残漆率直观反映了激光除漆后基体表面残余漆层的面积百分比，表面成分评价因子客观体现了残留油漆的成分及其质量分数，拉曼谱峰强度通过残余漆层的吸收峰强度来评价除漆程度，这三个二级评价指标从多角度完善了激光除漆清洁度的检测。漆层烧蚀速率为单位脉冲去除油漆深度，体现深度清洗效率，激光比能为能量效率，反映去除单位体积油漆所需的激光能量，体积清洗率效率则评价单位时间内激光去除油漆的体积，这三个二级评价指标从多维度支撑了激光除漆效率的评估。面粗糙度用于评价除漆表面的平均粗糙程度，尖度/峭度反映除漆表面激光烧蚀坑侧壁的陡峭程度，相对峰谷高度差为绝对峰谷高度差与理想峰谷高度差(对应的漆层附着力满足要求)之间的差值，体现激光除漆对于再喷漆过程中漆层附着力、覆盖厚度和漆料使用总量的影响，这三个二级评价指标实现除漆表面再喷漆质量全方位、多角度的系统性评价。
(2)将量化指标值进行标准化处理。
利用激光共聚焦显微镜拍摄激光除漆后试样的表面形貌并测量其除漆深度、表面粗糙度、尖度/峭度以及绝对峰谷高度差，通过绝对峰谷高度差与理想峰谷高度差之间的差值计算得到相对峰谷高度差，通过表面形貌图的数值化处理得到残漆率；利用除漆深度、除漆面积、激光功率、扫描速度、光斑直径、脉冲数以及激光烧蚀时间计算漆层烧蚀速率、体积清洗效率以及激光比能；通过扫描电镜能谱仪测量其表面成分并计算表面成分评价因子；利用拉曼光谱仪测得除漆表面的拉曼谱峰强度。
对于表面成分评价因子、漆层烧蚀速率、体积清洗率效率这三个正向指标，标准化处理方法如下：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
对于残漆率、拉曼谱峰强度、激光比能、面粗糙度、尖度/峭度、相对峰谷高度差这六个负向指标，标准化处理方法如下：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
式中，i表示试样数，j表示二级评价指标数，k表示一级评价指标数，xij[k]表示第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的原始测量指标值，yij[k]表示xij[k]的标准化指标值。
(3)应用熵值法确定各一级评价指标下的各项二级评价指标权重。
将标准化处理后的各项指标进行同度量化，计算第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的比重pij[k]：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
根据信息论中信息熵的定义，第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵ej[k]为：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵冗余度dj[k]为：
dj[k]＝1-ej[k]，j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标相对于该一级指标的权重ωj[k]为：
j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
(4)根据权重ωj[k]和标准化处理后的数据yij[k]进行综合得分Qi的计算：
第i个试样在第k项一级评价指标下的综合得分qi[k]为：
i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p。
第i个试样在综合评价指标体系下的综合得分Qi为：
i＝1，2，…，m。
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细阐述。
在激光去除2024铝合金蒙皮表面的环氧底漆(40μm)以及聚氨酯面漆(70μm)时，共设置九组正交试验，对其除漆效果进行综合评估，九组试验参数如表一所示，原始测量指标值如表二所示。
表一正交试验参数
表二原始测量指标值
将指标测量值进行标准化处理，得到结果如表三所示。
表三数据标准化
分别计算一级评价指标下各项二级评价指标的信息熵、冗余度、权重，如表四所示。
表四权重计算
/>
最后根据各项评价指标的量化值和权重进行综合评价，计算各一级评价指标得分以及整体除漆效果的综合得分，如表五所示。
表五综合得分
/>
根据计算可得，相对于一级评价指标除漆清洁度，其下三个二级评价指标残漆率、表面成分评价因子、拉曼谱峰强度的权重分别为0.31509968、0.27843229、0.40646803；相对于一级评价指标除漆效率，其下三个二级评价指标漆层烧蚀速率、激光比能、体积清洗效率的权重分别为0.29372745、0.38144114、0.32483141；相对于一级评价指标工业再应用，其下三个二级评价指标面粗糙度、尖度/峭度、相对峰谷高度差的权重分别为0.32129859、0.33296754、0.34573387。基于整体除漆效果综合得分的优化结果表明：第六组激光加工参数(扫描速度130mm/s、激光功率10W、脉冲频率20kHz)处理得到的综合除漆效果最好，其除漆清洁度指标得分为0.99946004，除漆效率指标得分为0.62486399，工业再应用指标得分为0.77303981，基于综合评价指标体系的综合得分为2.39736384。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种基于熵值法的激光除漆效果综合评价方法，其特征在于：包括激光除漆效果综合评价指标体系和激光除漆效果综合评价构建方法；
所述激光除漆效果综合评价指标体系包括确定能够反映激光除漆效果的三个一级评价指标，及其下设相应的十二个二级评价，所述三个一级评价指标分别为除漆清洁度指标、除漆效率指标和工业再应用指标，所述一级评价指标中除漆清洁度指标下设的二级指标分别为残漆率、表面成分评价因子和拉曼谱峰强度指标，所述一级评价指标中除漆效率指标下设的二级指标分别为漆层烧蚀速率、激光比能和体积清洗效率指标，所述一级评价指标中工业再应用指标下设的二级指标分别为面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差指标；
所述激光除漆效果综合评价构建方法包括以下步骤：
S1、建立激光除漆效果综合评价指标体系，利用激光共聚焦显微镜拍摄激光除漆后试样的表面形貌并测量其除漆深度、表面粗糙度、尖度/峭度以及绝对峰谷高度差，通过绝对峰谷高度差与理想峰谷高度差之间的差值计算得到相对峰谷高度差，通过表面形貌图的数值化处理得到残漆率；利用除漆深度、除漆面积、激光功率、扫描速度、光斑直径、脉冲数以及激光烧蚀时间计算漆层烧蚀速率、体积清洗效率以及激光比能；通过扫描电镜能谱仪测量其表面成分并计算表面成分评价因子；利用拉曼光谱仪测得除漆表面的拉曼谱峰强度；
S2、根据相应量化标准测量、计算各项二级评价指标的量化值，并将量化值进行标准化处理，表面成分评价因子、漆层烧蚀速率和体积清洗率效率这三个为正向指标，残漆率、拉曼谱峰强度、激光比能、面粗糙度、尖度/峭度和相对峰谷高度差这六个为负向指标，数据标准化处理的方法如下：
对于正向指标，
对于负向指标，
式中，i表示试样数，j表示二级评价指标数，k表示一级评价指标数，xij[k]表示第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的量化指标值，yij[k]表示xij[k]的标准化处理结果；
S3、依据一级评价指标分类，通过熵值法确定其下各项二级评价指标权重，其中计算权重的方法如下：
将标准化处理后的各项指标进行同度量化，计算第i个试样在第k项一级评价指标、第j项二级评价指标下的比重pij[k]：
根据信息论中信息熵的定义，第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵ej[k]为：
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标的信息熵冗余度dj[k]为：
dj[k]＝1-ej[k]，j＝1，2，…，n；k＝1，2，…，p；
第k项一级评价指标下的第j项二级评价指标相对于该一级指标的权重ωj[k]为：
S4、根据各类、各项二级评价指标的量化值和权重进行综合评价，将标准化处理后的每项数据依次经过加权、分类求和处理后，得到相应一级评价指标的综合得分，最后依据三个一级指标的综合得分进行激光除漆整体效果的综合评价，计算第i个试样综合得分的方法如下：
第i个试样在第k项一级评价指标下的综合得分qi[k]为：
第i个试样在综合评价指标体系下的综合得分Qi为：
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05291225A (ja) * | 1992-04-15 | 1993-11-05 | Mitsubishi Electric Corp | 洗浄能力評価方法 |
| CN106733947A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-05-31 | 北京国科世纪激光技术有限公司 | 一种激光清洗系统及工作方法 |
| CN111103301A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-05 | 上海锐戎激光焊接技术有限公司 | 一种激光清洗质量检测方法 |
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|---|---|---|---|---|
| US20210094121A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | The Boeing Company | Methods, Systems, and Apparatuses for Laser Ablation Process Control in Real Time |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05291225A (ja) * | 1992-04-15 | 1993-11-05 | Mitsubishi Electric Corp | 洗浄能力評価方法 |
| CN106733947A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-05-31 | 北京国科世纪激光技术有限公司 | 一种激光清洗系统及工作方法 |
| CN111103301A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-05 | 上海锐戎激光焊接技术有限公司 | 一种激光清洗质量检测方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 基于响应面分析的激光除漆工艺参数优化;杨嘉年;周建忠;孙奇;孟宪凯;朱明;郭召恒;付强;;激光与光电子学进展(23);全文 * |
| 激光清洗轨道车辆油漆涂层基材性能研究;戴惠新;郑云昊;罗瑞;张湘菊;方振卫;张梦樵;李龙飞;李云开;王春明;;焊接技术(05);全文 * |
| 铝合金激光清洗机理与质量评估;陈一鸣;周龙早;闫飞;王军;黎硕;王春明;;中国激光(12);全文 * |
| 飞机金属蒙皮以及复合材料表面激光除漆技术;靳森;王静轩;袁晓东;胡勇;姚彩珍;;航空制造技术(17);全文 * |
| 飞机铝合金蒙皮激光除漆及其热影响研究;杨文锋;李佐;刘畅;张殊伦;;激光与红外(07);全文 * |
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