14、激光微加工与超音速激光沉积技术:原理、应用与优势

激光微加工与超音速沉积技术解析

激光微加工与超音速激光沉积技术:原理、应用与优势

在现代制造业中,激光技术在微加工和涂层制备领域发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨两种先进的激光应用技术:光子纳米射流激光微加工和超音速激光沉积制备 Ni60 - Ni 复合涂层技术。

光子纳米射流激光微加工

光子纳米射流是一种独特的光学现象,可用于实现纳米尺度的激光微加工。这种技术在提高能量密度和实现小孔加工方面具有显著优势。

无间隙光子纳米射流的小孔加工

无间隙光子纳米射流的能量密度可增强至入射激光束能量密度的约 10 倍。在小孔加工过程中,观察加工孔的横截面轮廓可以发现,加工孔周围呈现出凸起的形状。这是因为排列在硅基板上的微球阻碍了被蚀除材料的移除,导致被蚀除材料堆积在加工孔周围。虽然低能量密度就能实现小孔加工,但加工质量并不高。

有间隙光子纳米射流的小孔加工

有间隙光子纳米射流的产生需要较大的激光照射光斑直径,因此很难获得高于 5 mJ/cm² 的能量密度。在能量密度为 5 mJ/cm² 和 2.5 mJ/cm² 的条件下进行小孔加工,照射脉冲数调整为 160,000,在 12 个点进行加工。结果表明,当微球的入射能量密度低至 2.5 mJ/cm² 时,仍可实现小孔加工。在 5 mJ/cm² 的能量密度下,12 个点都能成功加工出小孔;而在 2.5 mJ/cm² 的能量密度下,12 个点中有 1 个点可以加工出小孔。

通过原子力显微镜(AFM)观察加工孔的图像,并对测量结果进行分析,发现孔的直径和深度随能量密度的增加而增大,与无间隙光子纳米射流的测量结果趋势一致。使用有间隙光子纳米射流可以实现亚微米级的孔直径。加工孔的纵横比计算结果显示

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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