激光打孔神经网络模型

又快又准预测孔质量

用神经网络快速预测SiC/SiC复合材料激光打孔质量，结合物理模型解释非线性效应，免去复杂仿真。

Gao, Mengxuan · 袁松梅 · Wei, Jiayong · Jin, Niu · Zhang, Zikang · Li, Xiaoqi · Zhang, Jiaqi · Zhou, Ning · Mingrui, Luo

Journal of Intelligent Manufacturing 2023

参数信息

预测平均绝对误差（MAE）

0.054

预测均方根误差（RMSE）

0.067

技术优势

预测又快又准

神经网络对打孔质量的预测误差低至MAE 0.054、RMSE 0.067，可直接替代耗时的物理仿真来评估工艺参数效果。

能解释非线性

物理仿真模型能解释为什么加工参数对质量的影响是非线性的，让预测结果可理解、可信任。

应用场景

• 激光精密加工：快速预测水射流激光打孔质量，省去逐组参数试验验证。
• 加工质量预测：输入工艺参数即可得到质量预测，替代复杂物理仿真。
• 复合材料加工：针对难加工SiC/SiC复合材料，减少试错成本。
• 工业机器人激光加工：模型可嵌入机器人激光加工系统，实时优化参数。