《Materials Today Communications》：Comparative Analysis of Laser Cladding Process Optimization Based on RSM and PSO-ANN Methods
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本文针对激光熔覆工艺参数优化难题，研究人员开展了基于响应面法（RSM）和粒子群优化-人工神经网络（PSO-ANN）的对比研究。通过主成分分析（PCA）将稀释率和显微硬度融合为综合质量分，建立了工艺参数与质量分的非线性映射模型。结果表明：PSO-ANN模型的预测精度（R2=98.3%）显著优于RSM模型（R2=93.86%），实验误差降低至5.69%，为激光熔覆工艺优化提供了更精准的智能决策方案。
在工业制造领域，激光熔覆技术如同一位“金属微创医生”，能够通过高能量激光束将合金粉末与基体材料冶金结合，为受损零部件“穿上”耐磨、耐腐蚀的防护外衣。这项技术在航空航天、煤炭机械、农业装备等关键领域扮演着重要角色。然而，这位“医生”的手术效果高度依赖于三大“手术参数”：激光功率、送粉速率和扫描速度。这些参数如同手术中的力度、速度和剂量，需要精准配合才能获得理想的熔覆层质量。
传统的熔覆工艺优化如同“盲人摸象”，主要依靠经验试错或简单的统计方法。响应面法（Response Surface Methodology, RSM）虽然能够建立参数与质量之间的数学模型，但在处理复杂非线性关系时往往力不从心。而新兴的机器学习方法虽然表现出色，却面临着“黑箱”模型的解释性难题和高计算成本等挑战。正是在这样的背景下，研究人员开展了一项开创性的对比研究，旨在寻找激光熔覆工艺优化的“最佳路径”。
为了攻克这一难题，研究团队设计了一套科学的实验方案。他们选取Fe基合金粉末作为熔覆材料，30MnB5钢板作为基体，通过三因素三水平的全因子实验设计，结合4组中心点重复试验，共获得31组有效样本数据。研究创新性地采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）将稀释率（反映结合性能）和显微硬度（反映耐磨性）两个关键指标融合成单一的综合质量分，为质量评价提供了统一标准。
在技术方法上，研究人员并行构建了两种预测模型：一种是基于Box-Behnken设计（BBD）的传统响应面法（RSM）模型，另一种是融合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的智能模型PSO-ANN。通过对比两种模型在预测精度、稳定性和泛化能力等方面的表现，系统评估了它们在激光熔覆工艺优化中的应用价值。
3.1. RSM预测模型
通过建立多元二次回归模型，RSM成功揭示了工艺参数与综合质量分之间的量化关系。方差分析（ANOVA）结果显示，模型P值小于0.0001，表明模型高度显著，且失拟项不显著（P=0.1645>0.05），证明模型拟合效果良好。确定系数R2达到0.9386，调整后R2为0.8596，说明模型具有较强解释力。
3.1.2. 工艺参数对综合质量分的影响机制
通过扰动图和三维响应面图分析发现，激光功率的增加会导致综合质量分下降，这是因为过高功率会引起粉末汽化和熔池冷却速率加快；送粉速率增加则有利于提高质量分，因其可增加熔覆层厚度并细化晶粒；扫描速度存在最佳值，过快或过慢都会降低质量分。交互作用分析显示，激光功率与扫描速度的交互效应最为显著。
3.2. PSO-ANN预测模型
3.2.1. 模型构建
PSO-ANN模型采用四层隐藏层结构（神经元数分别为16、8、4、2），通过粒子群算法优化神经网络初始权重。PSO参数设置为：种群大小10，迭代次数100，惯性权重0.9，学习因子动态调整。ANN使用ReLU激活函数和Adam优化器，学习率为0.001。
3.2.2. 结果
比较不同隐藏层数的模型性能发现，4层PSO-ANN模型（PSO-ANN_4）在测试集上均方误差（MSE）最低（0.0388），较3层和5层模型分别降低76.1%和58.2%。模型在0-10代快速收敛阶段MSE降低超过75%，60代后进入稳定收敛阶段。
3.3. 模型性能评价
在训练集上，PSO-ANN模型的R2（98.3%）显著高于RSM模型（93.86%），MSE（0.00388）远低于RSM（0.1483）。在14组测试集上的泛化能力验证中，PSO-ANN的MSE（0.2477）和平均绝对偏差（AAD=0.3444）均优于RSM模型（MSE=0.4441，AAD=0.6006）。优化结果对比显示，PSO-ANN推荐参数（2.4 kW，2.35 r/min，2.25 mm/s）的实验误差仅为5.69%，而RSM推荐参数（2.7 kW，2.18 r/min，2.5 mm/s）误差达18.74%。
研究结论表明，在特定实验条件和小样本数据范围内，PSO-ANN模型在预测精度和稳定性方面均优于传统RSM模型。然而，由于样本量有限，模型的泛化能力仍需在大样本或不同设备系统下进一步验证。RSM模型虽精度稍逊，但具有更好的可解释性，能直观展示参数影响机制。
这项研究的重要意义在于为激光熔覆工艺优化提供了两种互补的技术路线：PSO-ANN适用于对精度要求高的复杂非线性系统优化，而RSM则更适合需要机理解释的工艺参数分析。该研究为类似实验条件下的激光熔覆工艺优化提供了重要的技术参考，为其工业化应用提供了初步的方法学支持。未来研究可通过扩大样本量、引入更多工艺参数和结合机理模型等方式，进一步提升模型的泛化能力和实用性。
该研究成果发表在《Materials Today Communications》期刊上，为激光熔覆领域的工艺优化提供了新的思路和方法，对推动激光增材制造技术的智能化发展具有重要参考价值。
