一种混合优化方法，用于确定激光熔覆工艺参数，以控制CoCrFeNiMn高熵合金的几何形态

《Journal of Materials Research and Technology》：A Hybrid Optimization Method for Determining Laser Cladding Process Parameters to Control Geometric Morphology in CoCrFeNiMn High-Entropy Alloy

本文针对激光熔覆高熵合金涂层几何形貌精确控制的难题，提出一种融合自然残差平衡优化器（NRBO）与深度信念网络（DBN）的混合预测模型，结合自适应参考向量多目标进化算法（ARMOEA）实现工艺参数多目标优化。实验验证显示优化参数下涂层稀释率、宽高比和润湿角误差控制在6.01%以内，为激光增材制造工艺开发提供了数据驱动的智能决策范式。

　　

在先进制造领域，激光熔覆技术因其能够制备高性能涂层而备受关注，尤其在高熵合金（High-Entropy Alloy, HEA）涂层制备中展现出独特优势。CoCrFeNiMn高熵合金作为一种典型的多主元合金，具有优异的高强度、耐腐蚀和抗磨损性能，在航空航天、能源装备和生物医学等领域具有广阔应用前景。然而，激光熔覆过程中工艺参数（如激光功率、扫描速度和送粉速率）的复杂非线性关系导致涂层几何形貌（如稀释率、宽高比和润湿角）难以精确控制，传统依赖经验试错的方法效率低下且稳定性差，严重制约了该技术的工业化应用。

为应对这一挑战，重庆工商大学绿色智能装备设计与制造重庆市重点实验室的研究团队在《Journal of Materials Research and Technology》发表了一项创新性研究，提出了一种多算法混合优化方法，旨在通过智能算法协同实现激光熔覆CoCrFeNiMn高熵合金涂层几何形貌的定量优化。该研究不仅建立了高精度预测模型，还通过多目标优化和综合评价实现了工艺参数的全局优化，为激光增材制造（Laser Additive Manufacturing, LAM）工艺开发提供了数据驱动的决策支持。

研究采用了多项关键技术方法：首先通过拉丁超立方实验设计（Latin Hypercube Sampling, LHS）系统规划了单道熔覆实验，在316L不锈钢基体上进行了工艺参数组合测试；随后开发了自然残差平衡优化器（Natural Residual Balance Optimizer, NRBO）与深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）的混合预测模型，用于精确映射工艺参数与几何特征间的复杂非线性关系；进而采用自适应参考向量多目标进化算法（Adaptive Reference Vector Multi-objective Evolutionary Algorithm, ARMOEA）生成Pareto最优解集，以同时优化稀释率、宽高比和润湿角；最后基于客观加权法对多维解集进行综合评价，确定全局最优工艺参数。实验验证部分使用优化参数制备涂层，并测量其几何特征以评估模型预测精度。

工艺参数与几何形貌的响应关系

通过拉丁超立方实验设计，研究人员系统分析了激光功率（P）、扫描速度（V）和送粉速率（F）对涂层稀释率（Dilution Rate）、宽高比（Aspect Ratio）和润湿角（Wetting Angle）的影响。实验结果表明，这三个工艺参数与几何特征之间存在显著的非线性交互作用。例如，较高的激光功率和较低的扫描速度会导致稀释率增加，而送粉速率的提高则有助于改善润湿角但可能降低宽高比。这一响应关系的量化结果为后续建模提供了坚实基础。

NRBO-DBN混合预测模型的构建

为克服传统模型在复杂非线性映射中的局限性，研究团队提出了NRBO与DBN的混合模型。NRBO算法通过平衡残差优化增强了模型的收敛性和稳定性，而DBN则利用其深层结构捕获工艺参数与几何特征间的高阶相关性。模型验证显示，该混合模型在预测精度上显著优于单一算法，其均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）均达到较高水平，证实了其在处理激光熔覆复杂数据中的有效性。

多目标优化与Pareto解集生成

基于ARMOEA算法，研究实现了对稀释率、宽高比和润湿角的同步优化。算法通过自适应参考向量调整解集的分布性和收敛性，生成了覆盖多目标权衡空间的Pareto前沿。优化目标包括最小化稀释率和润湿角、最大化宽高比，以保障涂层的冶金结合质量、成形精度和界面稳定性。解集分析表明，不同目标间存在明显权衡关系，例如降低稀释率往往会导致润湿角增大，而优化算法成功找到了平衡这些冲突目标的非支配解。

综合评价与实验验证

采用客观加权法对Pareto解集进行综合评价，最终确定了全局最优工艺参数组合：激光功率P = 1265.95 W、扫描速度V = 8.28 mm/s、送粉速率F = 0.41 r/min。使用该参数制备的涂层几何特征测量值与模型预测值的偏差控制在6.01%以内，稀释率较经验参数降低44.2%，宽高比提高2.28%，润湿角减小至49.5°。这一结果不仅验证了优化模型的可靠性，还显著提升了涂层的成形质量和性能一致性。

结论与讨论

本研究通过多算法混合优化方法，成功实现了激光熔覆CoCrFeNiMn高熵合金涂层几何形貌的精确控制。NRBO-DBN混合模型显著增强了工艺参数与几何特征间非线性关系的预测能力，而ARMOEA算法则有效解决了多目标优化中的冲突问题。该方法的成功应用为激光增材制造工艺开发提供了一种数据驱动的智能决策范式，克服了传统试错法的盲目性和低效性。此外，研究成果对推广高熵合金涂层在高温、腐蚀等苛刻环境下的应用具有重要工程价值，也为后续研究如多道搭接、三维成形控制奠定了基础。未来工作可进一步探索该方法的普适性，并将其扩展至其他合金体系和复杂几何特征的优化中。