一种点扫描激光粉末床加工工艺窗口通用化快速评估系统

本发明涉及激光粉末床，尤指一种点扫描激光粉末床加工工艺窗口通用化快速评估系统。

背景技术：

1、激光粉末床熔融技术（laser powder bed fusion, lpbf）是一种先进的金属3d打印工艺，通过高能激光束选择性熔化铺覆在基板上的金属粉末层，逐层堆积成型复杂三维零件。该技术利用数字化模型直接驱动，无需传统模具，可制造具有精细结构、轻量化设计或内部流道的高性能金属部件（如钛合金航空构件、不锈钢医疗植入物等），兼具高材料利用率、设计自由度和力学性能优势，广泛应用于航空航天、医疗、汽车等高端制造领域。在使用点扫描对金属粉末进行融化时，通过调整激光束的移动路径，可显著改善合金的微观组织，通过双层熔化工艺（初始熔化后立即重熔），可减少热量积累对粉末飞溅的影响，通过旋转增量角设计，可优化激光路径规划，减少无效扫描区域。这种策略在保证冶金质量的同时，缩短了单层熔化时间，提升整体打印效率。

2、其中，在激光粉末床熔融工艺过程中，对工艺窗口进行评估至关重要，工艺窗口指的是在同时满足致密度、几何精度、力学性能、缺陷控制、成本效率等多重目标下的一组稳定、可重复的激光功率 、扫描速度、舱口间距、层厚等参数的耦合区间。确定工艺窗口即在缺陷、性能、效率、成本的多维前沿上找到最优点，并把它固化为可复现的标准，从而把lpbf 从实验室技术变成可批量、可认证、可盈利的生产工艺。基于工艺窗口的重要性，在确定好工艺窗口之后，需要对工艺窗口的优劣进行评估，以验证确定的工艺窗口是否为最优窗口，但是当前技术并不能实现对工艺窗口进行通用化快速评估。

3、因此，本发明要解决的技术问题是：如何确定点扫描激光粉末床的加工工艺窗口的边界，并对确定的工艺窗口的优劣进行通用化快速评估。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种点扫描激光粉末床加工工艺窗口通用化快速评估系统，通过采集加工过程中的激光参数、粉末特性数据和监测数据数据进行分析，提取与工艺窗口、加工质量强相关的衍生特征，以及激光粉末交叉特征和过程质量交叉特征，通过设定物理约束条件确定工艺参数的范围，并以svm质量分类模型优化工艺窗口的边界，结合缺陷检测对确定的工艺窗口的优劣进行评估，实现对工艺窗口的通用化快速评估。

2、本发明提供一种点扫描激光粉末床加工工艺窗口通用化快速评估系统，包括依次通信连接的数据采集模块、特征提取模块、工艺窗口确定模块和工艺窗口评估模块模块；

3、所述数据采集模块，用于采集激光粉末床加工过程中的多维度数据并进行预处理，所述多维度数据包括激光参数、粉末特性数据和监测数据；

4、所述特征提取模块，用于对预处理后的数据提取关键特征，所述关键特征包括单源数据的衍生特征和多源数据的交叉特征，并将衍生特征和交叉特征融合形成特征数据集；

5、所述工艺窗口确定模块，基于提取到的关键特征与加工质量的映射关系，量化工艺窗口的参数范围；

6、所述窗口评估模块，用于构建基于神经网络的工艺窗口评估模型，基于评估模型对工艺参数与工艺窗口进行适配性评估，并结合加工质量和预测到的缺陷对工艺窗口的优劣进行评估，同时生成评估报告。

7、对采集到的原始数据进行预处理，包括滤波、去噪、缺失值和异常值处理。

8、进一步的，提取关键特征包括以下步骤：

9、针对激光参数、粉末特性数据、加工过程监测数据三类单源数据，分别提取与工艺窗口、加工质量强相关的衍生特征；

10、关联激光参数与粉末特性提取激光粉末交叉特征，关联加工过程监测特征与粉末特性提取过程质量交叉特征；

11、计算提取的特征与加工质量指标的pearson 相关系数，并保留强相关特征；

12、采用随机森林算法对筛选后的特征进行重要性排序，保留累计重要性占比≥90%的核心特征，避免特征冗余。

13、更进一步的，保留累计重要性占比≥90%的核心特征，包括以下步骤：

14、确定模型的输入和输出：以相关性筛选后的特征为输入，加工质量指标为输出，对输入数据进行标准化处理，并划分为训练集和验证集；

15、设置模型参数：参数包括决策树数量、最大树深度、最小样本分裂数和随机种子；

16、模型训练：利用训练集数据对模型进行训练，计算评估指标验证模型性能；

17、特征重要性计算：计算单棵决策树的节点不纯度和特征分裂贡献度，对单棵树的所有特征贡献度求和，再将每个特征的贡献度除以总和，得到单棵树中各特征的重要性占比；

18、特征排序：对所有决策树的同一特征重要性占比取平均值，得到该特征的全局重要性得分，并按全局重要性得分从高到低对特征排序；

19、特征筛选：从重要性最高的特征开始，依次累加其重要性得分，计算累计占比，当累计重要性占比达到 90% 时，停止累加，此时对应的特征集合即为核心特征集。

20、进一步的，通过主成分分析方法降低特征数据集维度，对候选特征集进行z-score标准化，将所有特征映射到均值为 0、标准差为 1的同一区间；计算标准化后特征集的协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值与对应的特征向量。

21、进一步的，工艺窗口确定模块的执行过程包括以下步骤：

22、从能量输入、熔池形态和凝固质量三个维度设定工艺窗口的物理约束条件，明确工艺参数的理论可行范围，避免因参数偏离物理规律导致加工失效；

23、采用支持向量机算法训练质量分类模型，以关键特征为输入，质量等级为输出，优化工艺窗口边界；

24、设计基于数据增量更新的边界修正机制，动态更新工艺窗口边界。

25、更进一步的，，在优化工艺窗口边界时，采用响应面法拟合多参数协同作用的工艺窗口边界方程，明确核心工艺参数的耦合范围。

26、进一步的，所述窗口评估模块的执行过程，包括以下步骤：

27、对工艺参数进行校验，将其转换为关键特征并进行标准化处理；

28、调用 svm 质量分类模型，以标准化后的关键特征为模型输入，输出得到工艺参数对应的质量等级预测结果；

29、以标准化的关键特征为输入构建cnn-lstm混合模型，提取数据之间的空间关联性和时序动态性,输出得到核心质量指标的预测值；

30、基于熔池冷却速率模型预测空隙缺陷，基于凝固应力场模型预测裂纹缺陷，得到缺陷风险评估表，并标注缺陷类型、风险概率和风险原因；

31、结合加工质量指标和缺陷风险，计算工艺窗口的优劣评分。

32、进一步的，计算工艺窗口的优劣评分，包括以下步骤：

33、基于注意力机制自适应计算加工质量核心指标的预测值和缺陷风险的权重；

34、以致密度、拉伸强度为正向指标，以孔隙率、表面粗糙度和缺陷风险为负向指标分别计算评分；

35、综合各项指标的评分得到最终的优劣评分，基于优劣评分划分窗口的优劣等级；

36、基于评估结果，系统自动生成包含参数信息、质量等级、缺陷风险、优劣评分的完整评估报告。

37、进一步的，还包括用户交互模块，用于提供可视化交互平台，获取用户当前的工艺参数并评估，根据评估结果提供相应的操作指导建议。

38、本发明的有益效果在于：

39、本发明提供一种点扫描激光粉末床加工工艺窗口通用化快速评估系统，通过数据采集模块采集加工过程中的激光参数、粉末特性数据和监测数据数据进行分析，数据涵盖多个方面，使得后续的分析更加准确。通过特征提取模块提取与工艺窗口、加工质量强相关的衍生特征，以及激光粉末交叉特征和过程质量交叉特征，能够强化特征与加工质量之间的关联性，通过相关性分析筛选强相关特征，基于随机森林进行特征重要性排序，能够保留最重要的核心特征。通过工艺窗口确定模块设定物理约束条件确定工艺参数的范围，并以svm质量分类模型优化工艺窗口的边界，能够找到最优的窗口范围。通过工艺窗口评估模块模块对工艺参数与工艺窗口进行适配性评估，得到对应的加工质量等级，结合缺陷检测对工艺窗口的优劣进行评估，得到工艺窗口的优劣评分，实现对工艺窗口的通用化快速评估。