基于MPA-BP网络的单道激光熔覆熔深预测方法

作者：崔英浩; 王梦乐; 郭士锐; 崔陆军; 郑博; 李晓磊; 陈永骞; 刘嘉霖^*

来源：特种铸造及有色合金, 2023, 43(10): 1425-1430.

DOI：10.15980/j.tzzz.2023.010.018

• 激光熔覆
• 海洋捕食者优化算法
• 预测模型
• 神经网络

针对激光熔覆过程中熔覆层深度无法精确控制问题，提出了基于海洋捕食者(Marine Predators Algorithm, MPA)优化的误差反向传播算法(Error Back Propagation, BP)单道激光熔覆熔深预测模型，以激光功率、扫描速度和送粉速率作为自变量，熔深作为因变量对模型进行评估。通过将该模型结果与PSO-BP、SOA-BP和SSA-BP神经网络的试验结果进行对比，发现MPA-BP预测模型的平均绝对误差为7.414%,拟合优度为0.964,相关数据的试验结果均优于其他模型，表明基于MPA优化的BP神经网络对熔深预测具有更好的稳定性和预测精度。

• 单位
  中原工学院