摘要
本发明公开了激光切割端面质量控制方法,包括S1、数据采集:利用多模态感知模块采集工件的厚度、材料光谱、表面粗糙度、激光功率以及辅助气体压力数据,通过主成分分析算法对高光谱数据降维,提取材料特征向量,并结合厚度信息生成初始工艺参数请求。本发明通过多参数动态协同优化机制,深度挖掘激光切割过程中各参数间的耦合规律,将激光功率、切割速度、焦点位置与辅助气体压力等参数纳入统一调控体系,通过参数耦合关系模型与多变量协同调节策略,相较于传统单参数调节方式,切口宽度一致性提升65%,波动范围控制在±0.02mm以内,端面粗糙度降低52%,Ra值可达3.2μm以下,有效解决了厚板熔渣残留、薄板过烧变形等问题。
技术关键词
深度强化学习模型
参数耦合关系
高光谱成像仪
激光功率传感器
动态压力传感器
LSTM神经网络
主成分分析算法
参数优化模型
压电陶瓷驱动
粗糙度
多模态
DBSCAN聚类算法
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气体
非线性映射关系
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