基于模式识别的等离子熔射质量预报及智能调控基础

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1、华中科技大学硕士学位论文基于模式识别的等离子熔射质量预报及智能调控基础姓名：易善军申请学位级别：硕士专业：材料加工工程指导教师：王桂兰20060426华中科技大学硕士学位论文摘要快速制模技术（RT）由于其低成本和快速响应市场的能力已成为实现新产品快速开发和抢占市场的关键技术。基于等离子熔射的快速模具制造技术因具有不受模具尺寸和熔射材料限制、熔射质量高等优点而受到广泛关注。其技术关键是如何保证熔射层的成形性与成形质量，熔射层厚度和温度分布不均匀都会导致熔射层翘曲和开裂。在等离子熔射成形过程中，不同的工艺参数必然得到不同质量的熔射层，因此，为了完善等离子熔射快速制模工艺，进行等

2、离子熔射质量预报及工艺参数智能调控非常重要。本文结合实验室对机器人等离子熔射的路径类型实验结果，确定将要研究的等离子熔射主要工艺参数，并通过机器人等离子熔射基础工艺实验分析不同工艺参量对等离子熔射层质量的影响规律。介绍了采用模式识别方法对等离子熔射工艺参数进行优化的实现原理、实现流程及主要算法，并在模式识别方法的基础上，提出了等离子熔射质量诊断系统。主要内容包括：采用模式识别映射法对不同工艺条件下熔射层质量进行聚类分析，并比较不同映射法在熔射层质量判断中的应用结果；在模式识别映射法的基础上建立等离子熔射层质量预测模型，对不同工艺参数条件下将得到的熔射层质量进行预测；结合模式

3、识别中的特征抽提方法对等离子熔射过程中主要工艺参数进行分析，寻找各工艺参数对熔射层质量影响程度的主次关系，确定能得到较好聚类分析效果所需的最少训练样本数据组数；采用模式识别调优法和映射复原方法对等离子熔射过程中的工艺参数进行智能调控，确定优化调整后的工艺参数取值区间。最后，通过实验对等离子熔射质量预测模型和优化调控模型进行验证。结果表明，论文提出的基于模式识别的等离子熔射质量诊断系统具有较好的可靠性和实用性，对于建立合理的等离子熔射制模工艺具有重要意义。关键词：等离子熔射制模；机器人；模式识别；质量诊断I华中科技大学硕士学位论文AbstractRapidtooling（RT

4、）hasbecomeakeytechnologyinthedesignanddevelopmentofnewproductsforitslowmanufacturingcostandrapidresponsetothemarketdemand.Asforitsfewlimitsofthecomplexpattern’ssizeandsprayingmaterialsandhighformationquality,rapidplasmaspraytooling（RPST）hasreceivedwidespreadattention.However,thekeyproblemi

5、nRPSTprocessishowtokeepformabilityandfinalqualityofcoatingstoavoidcoatingwrapandfissureduetotheasymmetryofcoatingsthicknessandtemperaturedistribution.Intheprocessofplasmaspraying,differenttechnologicalparameterscouldleadtodifferentcoatingqualities.Soitisespeciallynecessaryandimportanttopre

6、dictthecoatingqualityandintelligentlyadjustthemainprocessingparameters.Themainprocessingparameterswereselectedonthehelpoftheexperimentresultoftheroboticspraypathinourlaboratory,anddeeplyexperimentalstudieswerecarriedouttoinvestigatetheinfluenceofdifferentparametersonthequalityofsprayedcoat

7、ingsduringtheRPSTprocess.Inthispaper,theauthorfirstlydiscussedtheory,procedureandmajorarithmetic.Thenthediagnosticsystemofcoatingsqualitybasedonpatternrecognitionwasdeveloped.Thesystemconsistsofclusteringanalysisofsprayedcoatingunderdifferentprocessconditionsu