王志鹏　刘　勇　王　宇

(西华大学机械工程学院，四川 成都 610039)



激光小孔加工实验研究及工艺仿真*

王志鹏刘勇王宇

(西华大学机械工程学院，四川 成都 610039)

通过单因素试验分析了激光器电压、脉冲宽度、重复频率、聚焦条件、辅助气体等因素对小孔加工效果的影响规律。借助MATLAB神经网络工具箱和遗传算法工具箱，建立了基于BP神经网络和遗传神经网络(GA-BP)的激光打孔加工工艺仿真模型，利用两种模型分别对不同加工参数下的小孔孔径进行了仿真和预测。结果表明，经遗传算法优化后的BP网络模型具有更好的预测精度。

激光打孔；单因素试验；神经网络；遗传算法

随着科学技术的发展，在机械制造过程中，经常会遇到一些较深、较小的孔，工件材料机械加工性能差，无法用传统机械加工方法加工，用激光则能较好地加工这些特殊工件和特殊材料。但激光打孔过程是一个复杂非线性的热烧蚀加工过程，加工参数的选择和加工效果的预测比较困难。而实际生产中参数的选择往往是依靠操作者的经验和技术水平，难免会影响加工效果和生产效率。因此有必要对激光打孔加工工艺进行研究，找到其加工过程的工艺规律，为实际生产中加工参数的选择提供参考[1-2]。

本文主要通过单因素试验分析了激光器电压、脉冲宽度、重复频率、聚焦条件和辅助气体等因素对小孔加工效果的影响规律；利用BP神经网络对1 mm不锈钢材料在不同参数下打孔的上、下孔径进行训练和预测，并利用遗传算法对其进行优化。……