[发明专利]一种用于激光直接沉积仿真的热源参数反向识别方法

说明书

本发明公开了一种用于激光直接沉积(Direct laser disposition，DLD)仿真的热源参数反向识别方法，包括：S1、正向DLD仿真分析：构建简单沉积件的DLD仿真模型，获取不同热源参数下的仿真误差；S2、热源参数反向识别：借助支持向量机构建热源参数与仿真误差的定量映射关系，再利用遗传算法反向识别热源参数，并在正向‑反向实施过程中，通过闭环迭代优化热源参数识别区间，达到参数精确识别目的；S3、最优参数的适用性分析：以实际DLD工件为对象，构建基于最优参数的热力仿真模型，并与实验对比验证最优参数的适用性。本发明能够准确识别DLD热源参数，从而实现DLD热力仿真模型的精确构建。

技术领域

本发明属于参数识别技术领域，具体涉及一种用于激光直接沉积仿真的热源参数反向识别方法。

背景技术

激光直接沉积工艺(Direct laser deposition，DLD)过程伴随着高功率激光输入，所产生的较大热梯度导致工件内部严重的残余应力与变形。热力仿真建模能够有效预测DLD过程中残余应力与变形演变规律，为工艺优化提供参考。

DLD热力仿真预测模型的精度取决于输入参数的准确性。以热源模型输入参数为例，DLD热力仿真将激光热源作为载荷，但热源可调控参数较多，参数取值直接影响热源强度与分布，从而影响仿真热分析结果的准确性，而热分析结果作为后续力学分析的输入，将影响残余应力与应变的仿真结果。由此可见，热源参数影响整个热力仿真模型的精度。

在参数识别方法方面，试算法过程繁杂，实测熔池尺寸法无法获取所有参数，解析法模型假设较多，回归法虽然能识别所有参数，但其识别精度依赖于回归模型的精度。

在参数应用与验证方面，现有研究多仅将热源参数应用于单道单层或多道多层简单薄壁件DLD热力仿真中，但工程实际DLD工件形状复杂。因此，研究热源参数反向精确识别方法，并应用于实际DLD工件的热力仿真建模，能够验证反向识别参数的适用性。

发明内容

为了解决现有热源参数识别方法不全面准确、热源参数应用与验证过于简单的问题，本发明提供一种用于激光直接沉积仿真的热源参数反向识别方法。

本发明采用如下技术方案：

一种用于激光直接沉积仿真的热源参数反向识别方法，包括：

S1、正向DLD仿真分析：构建单道单层沉积件的DLD热仿真模型，获取不同热源参数下的仿真误差，得到训练样本；

S2、热源参数反向识别：以最小化仿真误差为目标，依次进行回归分析、反向优化及二次迭代优化，识别出最优热源参数，具体包括：

S201、基于支持向量机的回归分析：基于S1获得的训练样本，使用支持向量机SVM构建热源参数与仿真误差的回归模型；

S202、基于遗传算法的反向优化：根据S201的回归模型，以最小化仿真误差为目标函数，使用遗传算法GA识别出最小仿真误差对应的热源参数，即获得第一轮反向识别的热源参数；

S203、二次迭代优化：以第一轮反向识别的热源参数为基准，重新设定预设热源参数的取值范围，重复S1、S201和S202进行新一轮正-反向过程，实现热源参数二次迭代优化，获得最优热源参数；

S3、最优参数的适用性分析：以实际DLD工件为对象，顺序耦合构建基于最优参数的DLD热仿真模型和DLD力仿真模型，并与实验获得的温度和变形结果进行比对，评估基于最优热源参数的仿真模型的精度。

优选的，步骤S1和S3中，DLD热仿真模型的构建方法，包括：

(a1)设置热分析模块，导入模型；

(b2)设定单元类型，定义沉积材料属性；

(c1)网格划分，对沉积件局部加密；