基于混合遺傳蟻群優(yōu)化隨機(jī)森林算法的激光熔覆Ni60裂紋預(yù)測與工藝參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號：TG174.4；TP391.7DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2025.06.019 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Prediction of Cracks and Optimization of Processing Parameters in Laser Cladding of Ni60 Based on HGA-ACO-RFA

LI Tao DENG Linhui*MO Bin SHI Feifan LIU Weiwei School of Mechanical Engineering，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning，116024

Abstract： To explore the complex nonlinear mapping relationship between the cracks in the cladding layer and the processing parameters during laser cladding of Ni6o，the entropy method combined with TOPSIS comprehensive evaluation method was used to comprehensively characterize and evaluate the cracks in the cladding layers. The HGA-ACO was used to optimize the hyperparameters of the RFA，and a prediction model between processing parameters and crack evaluation indicators was constructed. Finally，the genetic algorithm was used for reverse optimization of processing parameters. Results show that compared with the ACO-RFA model， HGA-ACO-RFA significantly improves prediction accuracy and evaluation indicators，and the optimal processng parameters obtained through reverse optimization may prepare almost crack free cladding layers.

Key words： laser cladding; crack;evaluation method; hybrid genetic ant colony algorithm（HGAACO）；random forest algorithm（RFA）

0 引言

激光熔覆技術(shù)以高能激光束為熱源，以惰性氣體為保護(hù)氣，將粉末、絲材等金屬或陶瓷材料與基體表面同時(shí)快速熔凝，形成一層牢固的冶金結(jié)合涂層。該方法可顯著提高基體零件表層的強(qiáng)度、硬度，改善零件表面的耐磨性、抗氧化性和耐腐蝕性[1-2]。然而激光熔覆過程中快冷快熱的特性以及熔覆層粉末與基體在熱膨脹系數(shù)等物理性質(zhì)上的差異，會(huì)直接導(dǎo)致成形過程中產(chǎn)生較大的應(yīng)力，進(jìn)而引發(fā)裂紋的產(chǎn)生[3-4]。裂紋損害熔覆層的機(jī)械性能，阻礙了激光熔覆技術(shù)的推廣及應(yīng)用。熔覆層裂紋的產(chǎn)生與工藝參數(shù)直接相關(guān)，選擇合適的工藝參數(shù)可有效抑制裂紋的產(chǎn)生，提高熔覆層質(zhì)量[5] 。

國內(nèi)外許多學(xué)者探究了熔覆層質(zhì)量與工藝參數(shù)間映射關(guān)系，對熔覆層質(zhì)量進(jìn)行了預(yù)測。SHAYANFAR等開展了 In625 合金激光熔覆實(shí)驗(yàn)，將熔覆層的幾何特征（熔寬、熔深、稀釋率等）進(jìn)行定量評價(jià)，建立了工藝參數(shù)與表征指標(biāo)之間的預(yù)測模型。FAN等將正交試驗(yàn)法與極差分析法相結(jié)合探討了工藝參數(shù)對熔覆層形貌及硬度的作用規(guī)律，并建立了工藝參數(shù)與熔覆層硬度及稀釋率間的多元線性回歸模型。施曉帥等[8]基于中心復(fù)合實(shí)驗(yàn)，以響應(yīng)面法構(gòu)建了工藝參數(shù)與熔覆層顯微硬度、寬高比之間的預(yù)測模型。但回歸方程無法全面地展示工藝參數(shù)與熔覆層質(zhì)量間復(fù)雜的非線性關(guān)系。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)類算法對非線性多元回歸問題展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢，該算法可簡單有效地對變量間的高度非線性關(guān)系進(jìn)行建模[9-10]。梁旭東等[11]在不銹鋼板上熔覆 In625 合金粉末，利用隨機(jī)森林算法建立了工藝參數(shù)與熔覆層寬高比、稀釋率間的預(yù)測模型。YU等[12]采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，建立了高硬度鎳基合金激光熔覆過程中工藝參數(shù)與裂紋密度間非線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了裂紋數(shù)量的控制。通過以上分析可知，當(dāng)前研究主要集中于對工藝參數(shù)與熔覆層幾何形貌（熔高、熔寬、稀釋率）及物理性能（硬度）間關(guān)系的建模，對多層激光熔覆裂紋的建模研究還存在大量空白。

本文提出一種基于混合遺傳蟻群優(yōu)化隨機(jī)森林算法（hybrid genetic ant colony optimizationforrandom forest algorithm，HGA-ACO-RFA）的熔覆層裂紋預(yù)測模型，根據(jù)多層激光熔覆正交試驗(yàn)結(jié)果建立激光熔覆工藝參數(shù)與裂紋預(yù)測指標(biāo)間的回歸預(yù)測模型，反向?qū)?yōu)工藝參數(shù)。

1多層激光熔覆實(shí)驗(yàn)

1.1 實(shí)驗(yàn)材料及設(shè)備

本文實(shí)驗(yàn)基體采用尺寸為 30mm×50mm× 10mm 的45鋼鋼板，激光熔覆粉末采用Starck公司生產(chǎn)的 Ni60A 自熔性合金粉末，其粒徑為53～106μm 。根據(jù)制造商的聲明，Ni60粉末及45鋼的化學(xué)成分見表1。實(shí)驗(yàn)前，利用砂紙與拋光機(jī)將45鋼基板表面打磨并拋光，用酒精及丙酮清洗基體表面，以去除表面氧化層及油漬，以免對實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生影響。Ni60A粉末置于 120^°C 烘干機(jī)中烘干 ^2h ，以去除粉末內(nèi)殘留的水分，提高粉末的流動(dòng)性，減少熔覆過程中氣孔等缺陷對實(shí)驗(yàn)的影響。

實(shí)驗(yàn)基于同軸送粉激光熔覆系統(tǒng)展開，如圖1所示。激光熔覆系統(tǒng)主要包括LaserlineLDFVGP（4000-100）高功率半導(dǎo)體激光發(fā)生器、KU-KAKR30HA機(jī)器人、PrecitecYC52激光加工頭、同飛制冷精密水冷機(jī)、煜宸激光RC-PGF-D雙筒送粉器。為方便后續(xù)實(shí)驗(yàn)，此處以粉盤轉(zhuǎn)速（r/min） 替代送粉率 （g/min） ，二者轉(zhuǎn)化關(guān)系如圖2所示。

1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

激光熔覆過程涉及的超過19個(gè)工藝參數(shù)中，激光功率 （P ）、掃描速度 Π（Π_v） 和粉盤轉(zhuǎn)速 （n_d） 對熔覆層的裂紋影響最為顯著[13]。本實(shí)驗(yàn)采用五水平三因素正交試驗(yàn) L₂₅（5³） 探究工藝參數(shù)對裂紋的作用規(guī)律，工藝參數(shù)如表2所示，每組參數(shù)下制備 1～4 層熔覆層，總實(shí)驗(yàn)組數(shù)為100。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，將樣件切割制備鑲嵌樣，經(jīng)砂紙打磨、拋光后，在數(shù)字顯微鏡下觀察并拍攝裂紋圖像。

在建立工藝參數(shù)與裂紋間的映射關(guān)系前，需要先量化熔覆層的裂紋情況。此前多數(shù)研究中，對裂紋的定量評價(jià)主要為簡單統(tǒng)計(jì)熔覆層單位面積內(nèi)裂紋的數(shù)量或長度[14]，此類統(tǒng)計(jì)方法忽略了表面裂紋及內(nèi)部裂紋寬度的影響，本文提出一種包含裂紋寬度特征的裂紋定量評估方法。由于表面裂紋圖像對比度較小，不能直接通過圖像處理來表征，因此采用單彩色線在光學(xué)圖像上手動(dòng)標(biāo)記裂紋特征。裂紋特征的數(shù)據(jù)采集過程如圖3所示。具體步驟如下： ① 用光學(xué)顯微鏡觀察并拍攝熔覆層表面及內(nèi)部圖像； ② 對圖像進(jìn)行灰度處理；

③ 對圖像進(jìn)行二值化處理； ④ 選擇合理的閾值對二值化后的圖像進(jìn)行降噪； ⑤ 基于光學(xué)顯微鏡對裂紋的觀察結(jié)果，利用ImageJ中Ridge插件采集目標(biāo)裂紋實(shí)際長度（單位： mm ）、數(shù)量和實(shí)際寬度（單位： μm 數(shù)據(jù)。

上述裂紋數(shù)量、長度和平均寬度三個(gè)特征指標(biāo)可以較為全面地評價(jià)熔覆層的開裂情況。為方便后續(xù)建模分析，采用層次分析法結(jié)合TOPSIS綜合評價(jià)方法將這三個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo)進(jìn)行綜合評價(jià)[15]，具體步驟如下。

首先，根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)化方法公式對三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：

其中： f_ij?X_ij^′ 分別為各參數(shù)組下所得試樣裂紋三個(gè)表征指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)； n 為待評價(jià)樣本個(gè)數(shù)； j 為裂紋表征指標(biāo)個(gè)數(shù)， ，j=1 2，…，m 。本研究中 n=100，m=3 。

熵值法是一種基于信息論的客觀賦權(quán)方法，用于確定指標(biāo)在綜合評價(jià)中的權(quán)重。本文采用熵值法對裂紋數(shù)目、裂紋長度及裂紋寬度的權(quán)重進(jìn)行求解，其流程如下。

采用下式計(jì)算指標(biāo)的熵值 e_j ：

根據(jù)熵值計(jì)算權(quán)重 W_j ：

計(jì)算獲得的表面裂紋數(shù)量權(quán)重 W₁=0.396 ， 裂紋長度權(quán)重 W_：=0.284 ，裂紋寬度權(quán)重 W₃= 0.318；內(nèi)部裂紋數(shù)量權(quán)重 W₁^′=0.396 ，裂紋長度權(quán) 重 W₂^′=0.289 ，裂紋寬度權(quán)重 W₃^′=0.313 。

根據(jù)下式對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)：

X_ij=W_jX_ij^′

表面及內(nèi)部裂紋的權(quán)重選取在基于熵值法的基礎(chǔ)上需參考實(shí)際情況，由于內(nèi)部裂紋的采集存在概率性，即制樣橫截面未包含裂紋，同時(shí)內(nèi)部裂紋明顯少于表面裂紋，故在熵值法計(jì)算基礎(chǔ)上對內(nèi)部裂紋總權(quán)值進(jìn)行微調(diào)，設(shè)定為0.3，以減少制樣的影響，表面裂紋總權(quán)值設(shè)為0.7。

通過下式篩選出三個(gè)表征指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化量化值的最優(yōu)值和最差值：

通過下式計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化量化值與其最優(yōu)值和最差值之間的偏差 S_i^- 和 S_i⁺ ：

$＼left. ＼begin{array} { c } { { S _ { i } ^ { - } = ＼displaystyle ＼sqrt { ＼sum _ { j = 1 } ^ { m } （ X _ { i j } - Z _ { j } ^ { - } ） ^ { 2 } } } } ＼＼ { { S _ { i } ^ { + } = ＼displaystyle ＼sqrt { ＼sum _ { j = 1 } ^ { m } （ X _ { i j } - Z _ { j } ^ { + } ） ^ { 2 } } ＼mathrm { ＼right] } } } ＼end{array}$

并利用下式求得最終評分 C_i ：

以單層單道25組正交試驗(yàn)展示綜合評價(jià)結(jié)果，將評分分為四個(gè)層次，分?jǐn)?shù)大于0.9時(shí)，幾乎無裂紋；分?jǐn)?shù)在[0.8，0.9]時(shí)，裂紋較少；分?jǐn)?shù)在[0.6，0.8）時(shí)，裂紋較多；分?jǐn)?shù)小于0.6時(shí)，裂紋很多。各層次裂紋表面形貌如圖4所示，裂紋指標(biāo)評分表見表3。

表3裂紋指標(biāo)評分表

2基于 HGA-ACO-RFA 的激光熔覆多層裂紋預(yù)測及參數(shù)尋優(yōu)

2.1 隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)算法，它通過原始數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸決策樹以完成回歸預(yù)測[16]，如圖5所示。以工藝參數(shù) X 作為輸入因素，包含4種特征（激光功率、粉盤轉(zhuǎn)速、掃描速度和堆疊層數(shù)），熔覆層裂紋評價(jià)指標(biāo) Y 作為輸出參數(shù)，形成原始數(shù)據(jù)集 s 。

從原始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取80組作為訓(xùn)練集，采用Bootstrap方法從80組樣本中有放回地抽樣，生成l組子樹訓(xùn)練集 S_k（k=1，2，…，l） ，每個(gè)子數(shù)據(jù)集通過弱分類器CART算法訓(xùn)練形成一個(gè)回歸樹，該樹為二叉樹。在每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)劃分時(shí)，選定一個(gè)遠(yuǎn)小于樣本特征值的常數(shù)，隨機(jī)地從所有樣本特征中選取該常數(shù)個(gè)特征，采用以下平方誤差最小化準(zhǔn)則確定最佳分割點(diǎn)，分割形成左右分支：

式中： σ 為方差； y_k 為樣本輸出值； μ 為輸出的期望值。最終預(yù)測結(jié)果為 ξ_l 個(gè)子回歸樹的平均值。

2.2 HGA-ACO優(yōu)化隨機(jī)森林超參數(shù)

隨機(jī)森林算法中三個(gè)核心的超參數(shù)是 n_e，d_m 及 f_m 。 n 。表示隨機(jī)森林中包含的決策樹的數(shù)量，用于控制模型的復(fù)雜度，增加樹的數(shù)量可以提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，但也會(huì)增加運(yùn)算時(shí)間；d_m 表示每棵決策樹的最大深度， f_m 表示隨機(jī)選擇的特征數(shù)量，二者均用于控制模型的擬合能力，增加樹的深度和特征數(shù)量可以提高模型的擬合能力，但是也容易導(dǎo)致過擬合。選擇合適的超參數(shù)可有效提高隨機(jī)森林模型的性能。

本文中特征數(shù)量較少，隨機(jī)選擇特征數(shù)量規(guī)定為2，通過混合蟻群遺傳算法優(yōu)化 n_eA_m 來提高隨機(jī)森林的預(yù)測性能。

遺傳算法具有快速和全局搜索能力，但它的計(jì)算效率很低。蟻群算法采用了分布式計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，具有良好的并行解質(zhì)量和較強(qiáng)的魯棒性，但也存在收斂緩慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)。結(jié)合遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)點(diǎn)，以遺傳算法產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)的初始蟻群，提高蟻群算法的初始信息素含量，使其在迭代早期趨近于最優(yōu)解，避免陷入局部最優(yōu)，求解出更好的參數(shù)組合[12]，HGA-ACO-RFA算法流程如圖6所示，具體流程如下：

1）初始化遺傳算法，種群數(shù)量設(shè)定為20、以輪盤賭方法作為選擇方法，交叉概率設(shè)定為0.8、變異概率設(shè)定為0.1、迭代次數(shù)設(shè)定為40。初始化蟻群算法，螞蟻數(shù)量設(shè)定為20、信息素?fù)]發(fā)系數(shù)設(shè)定為0.9、迭代次數(shù)設(shè)定為80，轉(zhuǎn)移概率常數(shù)設(shè)定為0.2。

2）在定義域內(nèi)隨機(jī)生成20只螞蟻，同時(shí)，螞蟻根據(jù)均方根誤差生成對應(yīng)位置信息素 T_o（q） ：

式中： y_q 為樣本裂紋指標(biāo)預(yù)測值， ?q=1，2，…，20;_yt 為樣本裂紋指標(biāo)實(shí)際值。

將20只螞蟻的信息素按照升序排列，形成初始解空間。

3）對20只螞蟻用輪盤賭方式選擇適應(yīng)度低的螞蟻進(jìn)行遺傳、高斯變異操作。

4）遺傳算法經(jīng)過迭代，若達(dá)到最大的迭代次數(shù)，則輸出全局最優(yōu)解，然后繼續(xù)進(jìn)行下一步操作。否則，只循環(huán)步驟3），直到達(dá)到最大迭代次數(shù)。

5）將步驟4）中遺傳算法迭代獲得的最優(yōu)信息素代人蟻群算法作為蟻群初始信息素。

6）根據(jù)下式計(jì)算轉(zhuǎn)移概率 P_t（q，b） ：

式中： b 為當(dāng)前最優(yōu)螞蟻編號。

根據(jù)下式進(jìn)行全局搜索：

式中： x 為螞蟻?zhàn)鴺?biāo)；λ為步長參數(shù)； L（q） 為搜索步長； P_t0

為轉(zhuǎn)移概率常數(shù)。

根據(jù)下式進(jìn)行局部搜索[17]：

式中： u 為局部搜索獲得的新解； T 為信息素濃度； w 為步長因數(shù)； d 為局部搜索步長。

7）根據(jù)下式更新螞蟻信息素：

T（q）=（1-ρ）T（q）+ΔT（q）

式中： ΔT（q） 為此次迭代螞蟻信息素濃度； ρ 為信息素?fù)]發(fā)系數(shù)。

8）記錄并更新每次迭代得到的最優(yōu)解，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)。

9）利用步驟8）得到的最優(yōu) n_e 和 d_m 代人隨機(jī)森林算法搭建預(yù)測模型

3 結(jié)果分析

3.1 預(yù)測模型設(shè)定

為分析HGA-ACO-RFA模型預(yù)測準(zhǔn)確性，同時(shí)使用多項(xiàng)式回歸模型、ACO-RFA預(yù)測模型與HGA-ACO-RFA回歸預(yù)測模型建立激光熔覆工藝參數(shù)與裂紋指標(biāo)間映射關(guān)系。

通過Minitab中擬合回歸模型建立工藝參數(shù)（激光功率 P 、掃描速度 υ 、粉盤轉(zhuǎn)速 n_d 、堆疊層數(shù)B ），為簡化計(jì)算，以正交水平替代各參數(shù)具體數(shù)值與熔覆層裂紋評價(jià)指標(biāo) C 間的代理模型，如下式所示：

0 Σ=-0.12-0.456B+0.539P+0.658v-0.509n_d+

0.274B²0.2667P²-0.047v²+0.0457n_d²+

0.1455BP-0.0354Bv-0.0748Bn_d-0.467Pv+

0.3268Pn_d-0.01175B³+0.03178P³-0.00417v³ +

0.00571n_d³-0.009 69B^zP+0.008 12B^zv+

（2號 0.00217B²n_d-0.0147BP²-0.00566BPv+

0.011 56BPn_d-0.007 49Bv²+0.009 23Bvn_d-

0.0685P²v-0.04987P²n_d+0.05346Pv²-0.0557Pvn_d

ACO-RFA預(yù)測模型與HGA-ACO-RFA最優(yōu)超參數(shù)選擇如表4所示。

表4最優(yōu)超參數(shù)表

3.2 預(yù)測模型結(jié)果對比

模型的預(yù)測性能可通過準(zhǔn)確性、離散程度、可解釋性、收斂速度等方面進(jìn)行評估，主要包括以下幾個(gè)參數(shù)［18]

1）判定系數(shù) （R²） 。主要衡量模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，判定系數(shù)的值在 0～1 之間，越接近1說明激光熔覆工藝參數(shù)對裂紋的解釋能力越強(qiáng)，計(jì)算公式為

式中： n_c 為測試集數(shù)量； y_i 為樣本 i 的實(shí)際值； 為實(shí)際值的均值； 為樣本 i 的預(yù)測值。

平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）均是衡量預(yù)測值和真實(shí)值之間誤差的指標(biāo)，其值越小，模型預(yù)測性能越強(qiáng)，計(jì)算公式如下：

將各模型對裂紋評價(jià)指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值進(jìn)行對比，結(jié)果如圖7所示。ACO-RFA與HGA-ACO-RFA的準(zhǔn)確度較多項(xiàng)式擬合結(jié)果有顯著提高，可更準(zhǔn)確地反映工藝參數(shù)與裂紋間關(guān)系，HGA-ACO-RFA 較ACO-RFA更接近真實(shí)值，準(zhǔn)確度更高。二者的收斂速度變化如圖8所示，HGA-ACO-RFA在第11代迭代時(shí)收斂，ACO-RFA在第21代迭代時(shí)收斂。顯然，HGAACO-RFA的收斂速度更快，且收斂的適應(yīng)度值小于ACO-RFA收斂的適應(yīng)度值，其主要原因是在蟻群算法中引人了遺傳算法，擴(kuò)展了蟻群算法的搜索空間，避免進(jìn)人局部搜索，提高了蟻群算法的搜索能力和收斂速度。

-真實(shí)值 1. 1 多項(xiàng)式擬合 有游 1.0 0.9 wWW 0.8 0.7 0.6 0.5 0 5 10 15 20 測試集 n_c （20

由表5可知：HGA-ACO-RFA在各項(xiàng)性能上均存在明顯提升，HGA-ACO-RFA相較于多項(xiàng)式擬合在 σ_MAE 上下降了 32.7% ，在 σ_RMSE 方面下降了 88.7% ，在 R² 上提高了 3.4% ; HGA-ACO-RFA 相較于 ACO-RFA 在 σ_MAE 上下降了 32.3% 在 σ_RMSE 方面下降了 29.6% ，在 R² 上提高了 4.9% ，說明HGA-ACO能有效提高RFA預(yù)測性能。

3.3 最優(yōu)工藝參數(shù)尋優(yōu)

基于遺傳算法，以最優(yōu)工藝參數(shù)為輸出，以正向預(yù)測模型為適應(yīng)度函數(shù)，尋優(yōu)獲得裂紋最優(yōu)工藝參數(shù)如下：一層：粉盤轉(zhuǎn)速 0.697r/min 、激光功率1673W、掃描速度 9.253mm/s ，裂紋評分為0.9874；二層：粉盤轉(zhuǎn)速 0.5255r/min ，激光功率1793W、掃描速度 8.443mm/s ，裂紋評分為0.9634；三層：粉盤轉(zhuǎn)速 1.287r/min 、激光功率1638W 、掃描速度 4.3577mm/s ，裂紋評分為0.9431；四層：粉盤轉(zhuǎn)速 1.596r/min 、激光功率1636W、掃描速度 3.44mm/s ，裂紋評分為0.9324。獲得的熔覆層圖片如圖9及圖10所示。

通過預(yù)測優(yōu)化得出的激光熔覆工藝參數(shù)可獲得基本無裂紋熔覆層。從優(yōu)化數(shù)據(jù)可以看出：最佳工藝參數(shù)中，激光功率隨層數(shù)堆疊變化較小，均保持在1600W以上，而掃描速度則隨堆疊層數(shù)的增加而減小，二者結(jié)合可知隨著堆疊層數(shù)增加，需要保持較高的線能量才可制備出無裂紋圖層。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)推斷可知，線能量升高，塑性流動(dòng)對降低殘余拉應(yīng)力的作用逐漸顯著，稀釋率增大對提高自身斷裂強(qiáng)度的作用也逐漸增強(qiáng)，從而抵消多層熔覆對裂紋形成的促進(jìn)效果。

4結(jié)論

為探究多層熔覆裂紋與工藝參數(shù)間非線性映射關(guān)系，提出一種基于隨機(jī)森林的裂紋預(yù)測模型。

1）基于熵值法及TOPSIS綜合評級方法對多層熔覆的裂紋數(shù)量、長度及寬度進(jìn)行表征，裂紋評價(jià)指標(biāo)可較為全面地反映熔覆層裂紋情況。

2）混合遺傳蟻群優(yōu)化隨機(jī)森林算法相較于傳統(tǒng)的多項(xiàng)式擬合模型，在平均絕對誤差方面下降了 32.7% ，在均方誤差方面下降了 88.7% ，在判定系數(shù) （R² ）方面提高了 3.4% ；相較于ACO-RFA，在平均絕對誤差方面下降了 32.3% ，在均方誤差方面下降了 29.6% ，在判定系數(shù)方面提高了4.9% 。混合遺傳蟻群算法能有效提高隨機(jī)森林算法預(yù)測性能，體現(xiàn)了工藝參數(shù)與裂紋間的映射關(guān)系。

3）基于正向預(yù)測模型進(jìn)行工藝參數(shù)反向?qū)?yōu)可獲得最優(yōu)工藝參數(shù)，制備出幾乎無裂紋的多道熔覆層。

本文只探究了 1～4 層熔覆的映射關(guān)系，實(shí)際生產(chǎn)過程多為數(shù)十道或多層多道加工，后續(xù)可對其進(jìn)一步探究，提高模型的泛化能力。

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