作者：郭华锋 李菊丽 孙涛激光技术切口质量反向传播人工神经网络粗糙度预测
摘要：为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响，进行了切割T4003不锈钢试验，分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络，建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练，并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明，随着激光功率增加，切口粗糙度增大；随着切割速率和辅助气体压力增加，切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高，网络训练效果良好，预测值与试验样本值间的最大相对误差为2．4％。训练后检验精度较高，检验样本最大相对误差仅为6．23％。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度，同时为合理选择及优化工艺参量，提高激光切割质量提供试验依据。
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