本文以激光熔覆技术为基础,阐述了激光熔覆技术在煤矿液压支架立柱再制造中的应用,再制造就是旧的机械设备发展趋势,经过再制造的产品无论是性能还是寿命均可以达到或超过新品。不仅能延长产品的使用寿命、提高产品技术性能,还有很高的社会和附加值。再制造以最低的成本、最少的能源和资源消耗来达到产品的"全寿命周期",是目前国家大力发展和扶持的产业。

Nb4Si含量对激光熔覆Ti-Fe合金涂层组织和性能的影响，王锐，王存山，采用激光熔覆技术，在TA15钛合金表面制备了具有不同Nb4Si添加量的Ti-Fe合金涂层。采用X射线衍射仪、扫描电镜、显微硬度计、纳米压痕仪

激光熔覆零件的显微组织、应力/应变分布由加工过程的温度场决定。利用ANSYS有限元分析软件分别对长路径、短路径、螺旋路径条件下45钢基板表面激光熔覆316L不锈钢粉末的物理过程展开数值模拟,求解温度场。认为扫描路径会对熔覆零件的温度分布产生重要影响,短路径扫描容易使热量在局部区域集中,基板长边方向温差较大,宽边方向温度平均;长路径扫描的温度场特征则反之;在螺旋路径条件下,基板宽边方向端部和中心区域的温度波动较为分散,受激光束热影响的程度弱。

基于人工神经网络(ANN)技术,采用MATLAB作为开发平台,建立了激光熔覆参数与熔覆层特征及性能之间的关系模型。模型以激光功率、扫描速度、光斑直径、涂层成分配比作为输入参数,以熔覆层硬度、熔覆层宽度和高度作为输出参数,对熔覆层的特征与性能进行了预测。结果表明,该模型的平均误差较小,网络训练后检验精度较高,具有较好的预测能力。该模型能够用于预测铝合金表面激光熔覆层的特征与性能。

基于热-结构间接耦合非线性有限元分析，在不同的激光工艺参数下，利用ANSYS生死单元技术对激光熔覆的温度场和应力场进行了数值模拟，研究了激光功率和扫描速度对温度场和应力场分布规律的影响。结果表明，通过分析有限元模型的温度分布规律和试件金相组织的形貌特征，验证了该模型的可靠性；熔覆层温度变化分为脉冲式急速上升和呈双曲线形状下降两个阶段；沿激光扫描方向，熔覆层表面多个节点的温度-时间曲线具有逐渐增大的峰值；熔覆层与基体结合面中部沿Z轴方向，靠近固定端应力较大，基底中部沿X轴方向应力呈W状对称分布，自由端中部沿Y轴方向，熔覆层和基体结合处易产生应力集中和突变。

利用有限元软件ABAQUS对激光熔覆成形的过程进行了数值仿真模拟,建立了激光熔覆成形温度场的传热数值仿真模型,并对仿真结果进行了分析。进行试验验证,预测结果与试验测量结果能较好的吻合,最大误差不超过8%,这表明所建温度场数值仿真模型合理。因此可用该数值仿真模型分析激光熔覆工艺参数对温度场的影响,以及模拟计算熔覆层的高度和重熔深度,从而为激光熔覆成形的应用提供了理论和技术支持。

建立了基于CCD摄像机的激光熔覆过程检测系统，得到熔池的动态变化过程。从动态视频中读取每祯数字图像，获得稳定的熔池区图像。对熔池图像处理的算法进行研究，得到清晰准确的熔池形貌边缘;提取熔池中心，得到单道熔覆层熔池的相对高度变化，能够近似表征沉积表面的起伏。在图像采集卡与计算机图像处理单元互相通信和采集软件模块的基础上进行连续视频图像实时处理程序的开发，在0.2 s内完成对图像的采集处理工作，为获得精确的熔池位置偏差和激光熔覆过程控制提供了检测基础。

将反馈型(BP)神经网络和遗传算法(GA)相结合用于激光多层熔覆厚纳米Al2O3-13%TiO2(质量分数)陶瓷涂层的工艺参数优化，根据3因素3水平正交试验结果对神经网络模型结构进行训练，建立了熔覆工艺参数(熔池闭环控制温度、超声振动频率及保温箱预热温度)与涂层性能(结合强度和显微硬度)之间的遗传神经网络预测模型。在此基础上，采用遗传算法对纳米陶瓷涂层结合强度和显微硬度进行了单目标和多目标参数优化。结果表明，遗传神经网络模型预测值与试验值误差较小，相对误差不超过2.5%。遗传算法优化的涂层最大结合强度和显微硬度分别为70.7 MPa和2025.5 HV；在结合强度和显微硬度两者权重相同的情况下，当熔池闭环控制温度为2472.0 ℃、超声振动频率为31.9 kHz和保温箱预热温度为400 ℃时涂层综合性能最优，对应的结合强度和显微硬度分别为69.1 MPa和1835.5 HV。

同轴送粉激光熔覆工艺的稳定性受诸多因素的影响,其工艺参数难以寻优。通过设计以工艺参数(激光功率、送粉速度、扫描速度)为输入、以反映熔覆层形貌和质量的特征参数为响应的中心复合实验,对比分析了响应曲面法的回归模型与神经网络对单道熔覆结果的预测效果。采用多目标优化算法NSGA-II对三个工艺参数进行优化求解。结果表明:采用优化后的参数进行激光熔覆的修复件表面硬度增大了17.11%,基体热影响区深度减小了13.90%,熔覆效率增大了6.10%。

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