张胜江，王明娣，倪超，徐悠源，尹梓航，林瑶，郭敏超，王贤宝

（苏州大学 机电工程学院，江苏 苏州 215000）

激光熔覆能形成强度、耐磨性等综合性质较好的熔覆层，是一项拥有广泛应用前景的表面处理技术。但目前在应用激光熔覆时也存在一些问题，如熔覆层塌陷、裂纹、孔隙等[1-2]。研究表明，这些问题可以通过工艺参数优化[3-5]来解决。传统的优化算法都具有一定的局限性，而基于神经网络利用算法（遗传算法[6-8]、粒子群算法[9-11]等）来优化，具有可行性和通用性。其中NSGA-II 遗传算法能进行全局优化，较为灵活，从而实现多目标寻优，有效提高激光熔覆的熔覆层质量，提升经济效益。

目前国内外学者已对激光熔覆工艺参数的优化算法进行了很多研究。方琳等人[12]利用Kriging 方法建立P20H 钢上熔覆层各质量目标与工艺参数的数学模型，并采用NSGA-II 遗传算法寻求出满足设计要求的最优参数。Kriging 能够给出最优线性无偏估计，但在处理非线性问题时具有一定的局限性。倪立斌等人[13]利用BP 神经网络建立了熔覆带宽度、高度与熔覆工艺参数之间的预测模型，并结合粒子群算法对熔覆过程中的工艺参数进行寻优，最终验证优化结果。PSO 算法收敛速度快，但收敛结果易受参数大小和初始种群的影响。Marzban 等人[14]设计L9 正交试验研究工艺参数对熔覆高度、宽度和深度的影响，随后进行主成分分析以确定每个参数的权重影响，以此采用TOPSIS 算法进行过程参数的寻优，并通过验证试验对最优解检验。……