基于多模态数据的激光熔覆工艺参数动态优化方法

本发明涉及基于多模态数据的激光熔覆工艺参数动态优化方法，基于神经网络算法建立激光熔覆工艺参数、多模态特征参数与熔覆层质量相关联的动态预测模型；实时采集熔覆过程的原始数据；采用数据融合算法将原始数据进行融合，从融合后的数据中提取与熔覆层质量相关的多模态特征参数；获取与原始数据相关联的工艺参数，将工艺参数、多模态特征参数输入至动态预测模型，判断是否达到预设的熔覆层质量指标，若否，则在动态预测模型的基础上进行优化计算得到最优工艺参数组合，基于最优工艺参数组合实时调节工艺参数。本发明利用先进的数据处理与建模技术，实时监测和分析激光熔覆过程，实现工艺参数的动态调整与优化，提升了生产效率。