8、水射流辅助水下激光切割热影响区的实验研究与有限元模拟

水射流辅助水下激光切割热影响区的实验研究与有限元模拟

1. 研究背景与目的

在材料加工领域,热影响区(HAZ)的研究至关重要。为了评估不同材料在水射流辅助水下激光切割过程中热影响区的行为,选择了具有不同导热性能的两种材料:低碳钢(SAE 1020)和钛(CpTi - G1)。低碳钢常用于工业和家庭结构,而钛因其在生物医学植入物和航空航天工业的潜在应用而备受研究关注。研究旨在探究激光功率、切割速度、水射流压力等工艺参数对热影响区的影响。

2. 实验详情
  • 实验设备 :采用连续波(CW)2 kW Yb 光纤激光器,波长为 1.07 μm。激光束传输系统安装在 5 轴 CNC 工作站上,最大移动速度可达 25 m/min。自制了混合加工头,使水与激光束同轴流动。
  • 激光聚焦 :使用两个透镜将激光束聚焦到直径约 220 μm 的光斑。为减少水中的吸收损失,选择合适的同轴水射流喷嘴尺寸,使激光束在入射到样品前传播距离最短。
  • 水循环系统 :设计了水循环回路,以保持连续水流并使水在闭环中循环。该系统可实现的水射流压力范围为 1 - 16 bar,最大压力受光学元件损伤阈值限制。不同压力下的水射流速度实验测量结果如下表所示:
    | 水停滞压力 (bar) | 水射流速度 (m/s) |
    | — | — |
    | 2 | 15 |
    | 3 | 20 |
    | 5 | 25 |
    | 7 | 30 |
    | 10 | 36 |
    | 13 | 41 |
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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