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CN120536919A - 一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法 - Google Patents

一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法

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CN120536919A
CN120536919A CN202511045168.9A CN202511045168A CN120536919A CN 120536919 A CN120536919 A CN 120536919A CN 202511045168 A CN202511045168 A CN 202511045168A CN 120536919 A CN120536919 A CN 120536919A
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Abstract

本发明涉及表面处理与改性技术领域，尤其涉及一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法。包括以下工艺步骤：S1、动态分段熔覆，科学计算分段数N，采用非相邻跳焊策略分散热应力；S2、梯度冷却，急冷、控速冷却及自然空冷，抑制残余应力与晶粒粗化；S3、电磁脉冲矫直，依据变形量及材料参数计算磁场强度B，非接触修正微米级变形；S4、闭环控制，基于多光谱成像与深度学习模型实时监测熔池宽深比W/D，动态调节激光功率P及夹持力F。结合热导率与几何参数动态分段、多光谱智能感知与非接触矫直技术融合，解决了细长轴激光熔覆中热应力累积、变形不可控及工艺波动大的难题，适用于航空航天、精密机床等高附加值领域。

Description

一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法
技术领域
本发明涉及表面处理与改性技术领域，尤其涉及一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法。
背景技术
中碳钢细长轴类零件（如油缸活塞杆、机床主轴、传动轴等）因其高承载需求和复杂服役环境，需具备优异的表面硬度、耐磨性及尺寸稳定性。激光熔覆技术作为一种增材制造方法，可在零件表面熔覆高硬度合金层以提升性能。然而，细长轴类零件在激光熔覆过程中面临以下挑战：
1、分段熔覆规则依赖经验公式（如固定段长），未结合材料热导率与几何参数动态调整；
2、热应力集中：细长轴长径比大，熔覆过程局部高温导致热应力累积，引发变形甚至开裂；
3、传统水冷或空冷易造成马氏体相变或残余应力集中，影响零件疲劳寿命，且冷却工艺单一，无法兼顾组织细化与残余应力控制；
4、矫直工艺缺陷：矫直技术依赖高温加热或机械施力，易破坏熔覆层微观结构，且无法精准修正微米级变形；
5、熔池形貌监测精度低，难以实现闭环实时调控。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，而提出的一种细长轴类零件激光熔覆工艺及熔池宽深比实时监测方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，包括：
一种细长轴类零件激光熔覆工艺，包括以下工艺步骤：
S1、动态分段熔覆：根据零件的直径D、材料热导率λ及熔覆层厚度h，按公式计算分段数量N，将待熔覆表面沿轴向划分为N段，按非相邻跳焊进行激光熔覆；
S2、梯度冷却：熔覆完成后依次进行以下冷却阶段：
  a. 使用惰性气体将零件急冷至相变点（Ac1）以下100~300℃；
  b. 使用气液混合介质以10~30℃/s的速率将零件冷却至熔覆完成时零件温度的30%~50%；
  c. 将零件自然空冷至室温；
S3、电磁脉冲矫直：对变形量≥0.05mm的一个或多个区域施加脉冲磁场，磁场强度B满足，其中，γ为矫直效率系数，γ∈[0.1，0.5]，δmax为零件轴体最大弯曲量，E为零件的材料弹性模量，δy为零件的材料屈服强度，D为零件的直径，t为脉冲时间；
S4、熔覆闭环控制：基于熔池宽深比W/D实时调节激光功率P，调节公式为，其中P0为初始功率；W/D通过图像处理实时获取；α为调节强度系数，表示激光功率P对熔池形貌偏差的敏感度，取值范围为0.1~0.3；β为目标宽深比，即理想熔池宽深比，取值范围为2.0~3.0。
进一步地，所述S1中非相邻跳焊的间隔距离ΔL至少满足：ΔL=k•λ•T，其中，k为优化系数，k∈[2.0，3.0]，λ为材料热导率，T为相邻段的冷却时间；
所述S1中非相邻跳焊的顺序为：熔覆第i段后，跳过至少段再熔覆第j段，j≠i±1。
进一步地，当跳过段的距离小于ΔL时，按跳过至少ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离等于ΔL时，按跳过至少段或ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离大于ΔL时，按跳过至少段执行跳焊。
进一步地，所述惰性气体为氮气或氩气，流速为10~15L/min，气液混合介质为氦气与乙醇，氦气:乙醇体积比=3:1~5:1。
进一步地，所述S3中脉冲磁场强度B为1.5~3T，脉冲时间t为30~100ms，脉冲次数为3~5次。
进一步地，所述S4中熔覆闭环控制还包括零件夹持力自适应，即夹持力F按以下规则调整：F=min(500N，0.8δy•A)，δy为零件的材料屈服强度，A为零件截面积。
一种实现上述激光熔覆工艺的熔池宽深比实时监测方法，包括以下步骤：
P1、通过多光谱成像设备同步采集熔池的可见光与近红外波段图像，生成多光谱图像；
P2、将所述多光谱图像输入预训练的深度学习模型，直接输出熔池宽深比W/D值；
P3、基于W/D值实时调节激光功率P，实现熔覆闭环控制；
其中，所述深度学习模型通过熔池的多光谱图像与实测W/D标签数据训练得到，模型输出精度误差≤±0.1。
进一步地，所述P1中多光谱成像设备包含波长400~700nm的可见光相机与900~1700nm的近红外相机，帧率≥1000Hz，且配备辅助激光结构光投射模块以增强熔池边缘特征。
进一步地，所述P2中深度学习模型为U-Net架构，输入为640×512像素的双通道光谱图像，输出为W/D值与熔池深度D值。
与现有的技术相比，本发明优点在于：
1、热应力与变形控制全面提升：将分段数量N与零件的直径D、材料热导率λ及熔覆层厚度h结合，科学量化分段密度，有效降低热应力；
2、动态跳焊路径优化：跳焊间隔距离ΔL计算公式结合了材料热扩散特性，避免长轴中部热应力集中；
3、梯度冷却技术：分阶段控温（急冷→控速冷却→空冷），匹配材料相变点（Ac1）与熔覆温度，避免粗晶与裂纹，降低残余应力；
4、电磁脉冲矫直：非接触式磁场矫直，通过洛伦兹力修正微米级变形，避免热损伤；
5、多参数熔覆闭环控制：基于熔池宽深比W/D实时调节激光功率P，结合夹持力自适应算法，提高工艺稳定性；
6、多光谱深度学习监测：可见光+近红外多光谱成像结合U-Net模型，直接输出熔池宽深比W/D，精度误差≤±0.1，较传统Canny算法大幅提升；
具体实施方式
下面将对本发明的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，一种细长轴类零件激光熔覆工艺，包括以下工艺步骤：
S1、动态分段熔覆：根据零件的直径D、材料热导率λ及熔覆层厚度h，按公式计算分段数量N，将待熔覆表面沿轴向划分为N段，按非相邻跳焊进行激光熔覆。
所述S1中非相邻跳焊的间隔距离ΔL至少满足：ΔL=k•λ•T，其中，k为优化系数，k∈[2.0，3.0]，λ为材料热导率，T为相邻段的冷却时间；
所述S1中非相邻跳焊的顺序为：熔覆第i段后，跳过至少段再熔覆第j段，j≠i±1。
当跳过段的距离小于ΔL时，按跳过至少ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离等于ΔL时，按跳过至少段或ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离大于ΔL时，按跳过至少段执行跳焊。
本实施例中，零件参数设置为：
材质：45钢（材料热导率λ=45W/(m·K)，屈服强度δy=355MPa，弹性模量E=210GPa，相变点Ac1≈725℃）；
尺寸：φ50×2000mm，熔覆层厚度h=0.5mm。
熔覆材料：选择具有高硬度与高耐磨性、热膨系数与中碳钢热膨胀系数相近、抗裂性与抗裂性较好的材料作为熔覆材料，本实施例中选择镍基合金粉末（如Inconel 625）。
1、计算分段数量N：，
每段长度l = 2000/85 ≈23.53mm，
按从左到右的顺序依次对零件进行从1到85的序号排序分为85段，每段长度l =23.53mm；
2、确定间隔距离ΔL、段的距离：
取k=2.5，跳焊相邻段的冷却时间T=10s，ΔL=2.5×45×10=1125mm；
，为保证间隔距离足够，取10段，
则段的距离为每段长度l与10段的乘积，即23.53×10=235.3mm；
3、确定跳焊规则：
由于1125mm＞235.3mm，即跳过段的距离小于ΔL，按ΔL执行跳焊；
计算每次跳焊间隔段数n=ΔL÷l=1125÷23.53≈48段，
跳焊规则：每次至少跳过48段，间隔至少ΔL=1125mm。按此分段顺序执行跳焊：1→49→2→50→…。
间隔距离ΔL是基于材料热导率λ和相邻段的冷却时间T计算的理论最小安全距离，需保证相邻熔覆段的间隔距离≥ΔL，以确保热量充分扩散，已熔覆的相邻熔覆段区域充分冷却，避免热应力累积，可以达到热应力降低40%（变形量≤0.04mm）的效果；
跳过至少段的目的是分散热源位置，防止局部区域重复受热；
当跳过段距离和间隔距离ΔL不同时，优先按距离较大的执行跳焊，因为此时既满足ΔL的热管理需求，又进一步降低热应力风险。
对比传统技术，如经验分段法（如固定段长）易导致局部热积累，本发明通过材料热导率λ与几何参数（零件的直径D、熔覆层厚度h）动态调节分段数量N，量化热应力分布，分段数量更科学，变形量更小，且适配不同中碳钢材料（如45钢、40Cr）与尺寸零件，达到不用依赖经验公式（如固定段长），能结合材料热导率与几何参数动态调整的技术效果。
实施例2，
S2、梯度冷却：熔覆完成后依次进行以下冷却阶段：
  a. 使用惰性气体将零件急冷至相变点（Ac1）以下100~300℃；
  b. 使用气液混合介质以10~30℃/s的速率将零件冷却至熔覆完成时零件温度的30%~50%；
  c. 将零件自然空冷至室温。
所述惰性气体为氮气或氩气，流速为10~15L/min，气液混合介质为氦气与乙醇，氦气:乙醇体积比=3:1~5:1。
在实施例1的基础上，S2、梯度冷却的实施例如下：
阶段a（急冷）：
因为45钢相变点Ac1≈725℃，那么Ac1以下100~300℃的范围约为625~425℃。本实施例中，阶段a的冷却温度取400℃，熔覆温度取600℃，惰性气体采用氮气，采用多通道数控气体喷射系统（如Nordson EFD PICO系列），配备精密电磁阀（响应时间<10ms），设置流速12L/min，压力3Bar，通过环形喷嘴均匀覆盖零件轴体表面将零件从熔覆温度600℃急冷至400℃（冷却速率约为80℃/s）；
通过阶段a（急冷）可以抑制奥氏体晶粒长大，避免粗晶（晶粒尺寸从传统工艺的20μm降至10μm），提高硬度均匀性。
阶段b（控速冷却）：
设熔覆温度600℃即为熔覆完成时零件温度，则熔覆完成时零件温度的30%~50%即为180~300℃。本实施例中阶段b的冷却温度取200℃，使用双流体雾化喷嘴（如SprayingSystems 1/4J系列），通过质量流量计（精度±1%）控制氦气:乙醇体积比为4:1，流速8L/min，以15℃/s的速率将零件冷却至200℃；
阶段b控速冷却至熔覆完成时零件温度的30%~50%，既避免马氏体转变引发裂纹（如直接冷至室温），又通过适中冷却速率细化珠光体组织，提升韧性，降低残余应力。
阶段c（自然冷却）：
静置零件自然空冷至室温25℃，冷却速率约为0.5℃/s；
传统工艺，如直接水冷或空冷，易导致马氏体脆化（硬度波动±5 HRC）或残余应力集中；通过阶段c（自然冷却）可以消除局部温差，稳定微观组织。
本发明三阶段协同：急冷抑制相变，控速冷却细化组织，自然冷却稳定性能，综合提升疲劳寿命2倍。
实施例3，S3、电磁脉冲矫直：对变形量≥0.05mm的一个或多个区域施加脉冲磁场，磁场强度B满足，其中，γ为矫直效率系数，γ∈[0.1，0.5]，δmax为零件轴体最大弯曲量，E为零件的材料弹性模量，δy为零件的材料屈服强度，D为零件的直径，t为脉冲时间。
所述S3中脉冲磁场强度B为1.5~3T，脉冲时间t为30~100ms，脉冲次数为3~5次。
在上述实施例的基础上，本实施例具体实施步骤如下：
1、测量变形量，确定零件轴体最大弯曲量δmax：
本实施例中，使用激光扫描仪沿零件轴体轴向扫描测量变形量，确定最大变形区域为零件的轴中部，零件轴体最大弯曲量δmax=0.08mm。0.08mm＞0.05mm，则需要进行电磁脉冲矫直；
若检测到多个区域变形量≥0.05mm，可依次对每个区域施加脉冲磁场，或优先处理最大变形区域以提升效率。本实施例选择优先处理最大变形区域，即零件的轴中部；
2、计算磁场强度B：
取脉冲时间t为50ms，即0.05s，γ=0.15，代入公式得到：
，
2.84T在1.5~3T的范围内；
3、设置脉冲参数：
磁场强度B=2.84T；
脉冲时间t =50ms，脉冲次数 n=4次；
4、矫直执行：
将电磁线圈中心对准轴中部最大变形点，电磁线圈间距根据零件的直径D设定（电磁线圈间距=D/5），本实施例中，电磁线圈间距10mm；启动脉冲发生器，依次触发4次电磁脉冲，单次磁场持续作用的脉冲时间t =50ms，且相邻两次电磁脉冲间隔5秒，避免材料过热；红外热像仪实时监测电磁脉冲矫直区域温度（温升≤5℃，避免局部回火）；
5、效果验证：
复测变形量：激光扫描仪检测矫直后的零件轴体最大弯曲量δmax=0.015mm=15μm，达到精准修正微米级变形的目的；
硬度检测：电磁脉冲矫直区域表面硬度HRC 55±1（基体HRC 28），无软化或氧化。
实施例4，S4、熔覆闭环控制：基于熔池宽深比W/D实时调节激光功率P，调节公式为，其中，P0为初始功率；W/D通过图像处理实时获取；α为调节强度系数，表示激光功率P对熔池形貌偏差的敏感度，取值范围为0.1~0.3；β为目标宽深比，即理想熔池宽深比，取值范围为2.0~3.0。
在上述实施例的基础上，本实施例具体实施步骤如下：
1、初始功率P0的确定：
通过试验得到以下数据：
激光功率（W） 熔覆层质量 孔隙率 表面硬度（HRC） 其他缺陷
1000 熔覆层不连续，未熔合区域显著，表面粗糙度Ra≥8μm 0.5%~0.8% 45~48 未熔合裂纹（长度≥0.2mm）
1100 局部未熔合，层间结合较弱，表面粗糙度Ra≈6μm 0.3%~0.4% 48~52 微裂纹（长度≤0.1mm）
1200 熔覆层连续致密，表面光滑（Ra≤3μm） ＜0.1% 52~56 无
1300 过熔导致表面波纹（Ra≈5μm），飞溅颗粒附着 0.2%~0.4% 50~54 气孔（直径≤50μm）
1400 严重过熔，熔池塌陷，表面凹凸不平（Ra≥10μm） 0.5%~0.7% 48~50 熔池飞溅、层间剥离（面积≥5%）
根据试验数据，激光功率为1200W时，熔覆层质量较好，孔隙率相比较低，表面硬度较高，其他缺陷不明显。因此，初始功率P0确定为1200W；
2、参数确定：
本实施例中，设定以下参数：P0=1200W；调节强度系数α取0.15；目标宽深比β取2.5；
3、实时监测熔池宽深比W/D：
若第一次实时获取到熔池宽深比W/D为3.0，代入调节公式得到激光功率P：
；
4、调整激光功率P：
激光功率从初始功率1200 W调整至1110 W，抑制熔池过宽；
5、确定下一次初始功率：
此时，初始功率P0调整为上一次调整后的激光功率。如：第二次的初始功率P0调整为第一次调整后的激光功率，即1110W；
重复步骤3-5，直至熔覆完成。
实施例5，所述S4中熔覆闭环控制还包括零件夹持力自适应，即夹持力F按以下规则调整：F=min(500N，0.8δy•A)，δy为零件的材料屈服强度，A为零件截面积。
激光扫描仪沿零件轴体轴向扫描测量变形量，确定零件轴体最大弯曲量δmax；
当监测到δmax≥0.05mm，触发夹持力调整公式F=min(500N，0.8δy•A)；
500N：防止过夹持导致轴体塑性变形；
0.8σy·A：确保夹持应力不超过材料屈服强度的80%（安全系数1.25）。
计算示例（45钢，φ50mm）：
0.8δy•A=0.8×355×(π×252)=0.8×355×1963.5=557634N≈558kN，
由于558kN>500N，夹持力F=min(500N，0.8δy•A)=F=min(500N，558kN)=500N。
实施例5的实施既避免了过夹持导致零件塑性变形，同时又抑制了振动。
实施例6，一种实现上述激光熔覆工艺的熔池宽深比实时监测方法，包括以下步骤：
P1、通过多光谱成像设备同步采集熔池的可见光与近红外波段图像，生成多光谱图像；
P2、将所述多光谱图像输入预训练的深度学习模型，直接输出熔池宽深比W/D值；
P3、基于W/D值实时调节激光功率P，实现熔覆闭环控制；
其中，所述深度学习模型通过熔池的多光谱图像与实测W/D标签数据训练得到，模型输出精度误差≤±0.1。
所述P1中多光谱成像设备包含波长400~700nm的可见光相机与900~1700nm的近红外相机，帧率≥1000Hz，且配备辅助激光结构光投射模块以增强熔池边缘特征。
所述P2中深度学习模型为U-Net架构，输入为640×512像素的双通道光谱图像，输出为W/D值与熔池深度D值。
在上述实施例的基础上，具体操作步骤如下：
步骤1：多光谱成像硬件配置与数据同步
采用FLIR A6260多光谱相机，配备可见光（400-700nm）和近红外（900-1700nm）双通道传感器，帧率固定为1000Hz。相机镜头轴线与激光熔覆头呈45°夹角，距离熔池表面300mm，确保视场覆盖完整熔池区域。为增强熔池边缘特征，在熔覆头同轴方向加装980nm波长激光结构光投射器，以10Hz频率投射网格图案（间距1mm）。熔覆过程中，多光谱相机与激光扫描仪通过硬件触发信号同步，确保每一帧图像对应实时的熔池形貌数据。激光扫描仪以5kHz采样率获取熔池三维轮廓，输出熔池宽度W（熔池最大横向尺寸）和熔池深度D（熔池中心凹陷深度），作为深度学习模型的训练标签。
步骤2：多光谱图像预处理与数据集构建
原始多光谱图像经以下处理：
1、可见光通道：应用直方图均衡化增强熔池轮廓对比度，采用高斯滤波（σ=1.5）抑制噪声；
2、近红外通道：根据普朗克辐射定律，将灰度值转换为温度场（标定范围800~1600℃），生成伪彩色温度分布图；
3、图像对齐：基于SIFT特征点匹配算法，将可见光与近红外图像的空间坐标对齐，误差≤2像素；
4、数据标注：激光扫描仪输出W/D值（如W=2.4mm，D=0.8mm，W/D=3.0）与每帧图像绑定，形成带标签数据集。
最终构建包含10,000组数据的训练集和2,000组测试集，存储为HDF5格式，每组数据包含640×512像素双通道图像及对应的W/D值标签。
步骤3：深度学习模型架构与训练细节
模型采用改进的U-Net结构，输入为640×512像素双通道图像，输出为熔池宽深比W/D值。编码器部分包含5个卷积块，每个卷积块含两个3×3卷积层（通道数64→128→256→512→1024），步长2的下采样层，以及ReLU激活函数。解码器部分通过反卷积层逐步恢复分辨率，每层与编码器对应层的特征图拼接（跳跃连接），最终经全局平均池化层输出W/D值。模型添加辅助任务分支，预测熔池宽深比W/D中的熔池深度D值（L1损失，权重0.3），以提升特征提取能力。训练时采用Adam优化器，初始学习率0.001，批量大小16，每10个epoch学习率衰减50%，早停策略（验证损失连续20epoch不下降终止）。训练完成后，测试集平均绝对误差（MAE）≤0.05，最大误差≤0.1。
步骤4：实时监测与闭环控制集成
在嵌入式平台（NVIDIA Jetson AGX Xavier）部署训练好的模型，通过ROS节点接收多光谱相机图像流。每帧图像预处理耗时≤3ms，模型推理耗时≤2ms，总延迟≤5ms。实时输出的W/D值通过PID控制器与预设目标宽深比值（β=2.5）比较，计算功率调整量ΔP。
例如，设置α=0.15，β=2.5，P0=1200W，若检测到W/D=3.0，则，功率调整量ΔP=P0-P=1200-1100=90W。调整指令经EtherCAT总线发送至激光器，功率切换响应时间≤1ms。同时，系统记录所有W/D值及调整日志，用于离线工艺优化。
步骤5：抗干扰设计与异常处理
为应对熔池强光和金属蒸汽干扰，采取以下措施：
光学滤波：可见光通道加装808nm带通滤光片（半宽±5nm），近红外通道加装1050nm长通滤光片；
动态曝光：根据熔池亮度自动调节相机曝光时间（10~100μs），避免过曝或欠曝；
异常熔池检测：若模型连续5帧输出W/D>4.0或<1.5，判定为异常，触发紧急停机并启动氮气吹扫。
本实施例结合多光谱成像（可见光+近红外）与深度学习，解决传统单模态易受干扰的问题；将熔池温度场与形貌场关联，通过U-Net模型直接输出W/D，精度±0.05。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，包括以下工艺步骤：
S1、动态分段熔覆：根据零件的直径D、材料热导率λ及熔覆层厚度h，按公式计算分段数量N，将待熔覆表面沿轴向划分为N段，按非相邻跳焊进行激光熔覆；
S2、梯度冷却：熔覆完成后依次进行以下冷却阶段：
  a. 使用惰性气体将零件急冷至相变点（Ac1）以下100~300℃；
  b. 使用气液混合介质以10~30℃/s的速率将零件冷却至熔覆完成时零件温度的30%~50%；
  c. 将零件自然空冷至室温；
S3、电磁脉冲矫直：对变形量≥0.05mm的一个或多个区域施加脉冲磁场，磁场强度B满足，其中，γ为矫直效率系数，γ∈[0.1，0.5]，δmax为零件轴体最大弯曲量，E为零件的材料弹性模量，δy为零件的材料屈服强度，D为零件的直径，t为脉冲时间；
S4、熔覆闭环控制：基于熔池宽深比W/D实时调节激光功率P，调节公式为，其中P0为初始功率；W/D通过图像处理实时获取；α为调节强度系数，表示激光功率P对熔池形貌偏差的敏感度，取值范围为0.1~0.3；β为目标宽深比，即理想熔池宽深比，取值范围为2.0~3.0。
2.根据权利要求1所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，所述S1中非相邻跳焊的间隔距离ΔL至少满足：ΔL=k•λ•T，其中，k为优化系数，k∈[2.0，3.0]，λ为材料热导率，T为相邻段的冷却时间；
所述S1中非相邻跳焊的顺序为：熔覆第i段后，跳过至少段再熔覆第j段，j≠i±1。
3.根据权利要求2所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，
当跳过段的距离小于ΔL时，按跳过至少ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离等于ΔL时，按跳过至少段或ΔL执行跳焊；
当跳过段的距离大于ΔL时，按跳过至少段执行跳焊。
4.根据权利要求1所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，所述惰性气体为氮气或氩气，流速为10~15L/min，气液混合介质为氦气与乙醇，氦气:乙醇体积比=3:1~5:1。
5.根据权利要求1所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，所述S3中脉冲磁场强度B为1.5~3T，脉冲时间t为30~100ms，脉冲次数为3~5次。
6.根据权利要求1所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺，其特征在于，所述S4中熔覆闭环控制还包括零件夹持力自适应，即夹持力F按以下规则调整：F=min(500N，0.8δy•A)，δy为零件的材料屈服强度，A为零件截面积。
7.一种实现权利要求1-6任一所述细长轴类零件激光熔覆工艺的熔池宽深比实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
P1、通过多光谱成像设备同步采集熔池的可见光与近红外波段图像，生成多光谱图像；
P2、将所述多光谱图像输入预训练的深度学习模型，直接输出熔池宽深比W/D值；
P3、基于W/D值实时调节激光功率P，实现熔覆闭环控制；
其中，所述深度学习模型通过熔池的多光谱图像与实测W/D标签数据训练得到，模型输出精度误差≤±0.1。
8.根据权利要求7所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺的熔池宽深比实时监测方法，其特征在于，所述P1中多光谱成像设备包含波长400~700nm的可见光相机与900~1700nm的近红外相机，帧率≥1000Hz，且配备辅助激光结构光投射模块以增强熔池边缘特征。
9.根据权利要求7所述的一种细长轴类零件激光熔覆工艺的熔池宽深比实时监测方法，其特征在于，所述P2中深度学习模型为U-Net架构，输入为640×512像素的双通道光谱图像，输出为W/D值与熔池深度D值。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101314850A (zh) * 2008-07-22 2008-12-03 贵州大学 宽带激光熔覆修复航空发动机制件报废模具的方法及应用
CN102323756A (zh) * 2011-08-16 2012-01-18 上海交通大学 基于激光熔覆的稀释率均匀性控制方法及其装置
US20130243020A1 (en) * 2012-03-16 2013-09-19 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Epitaxial-Side-Down Mounted High-Power Semiconductor Lasers
WO2016061636A1 (en) * 2014-10-24 2016-04-28 Laserbond Limited Method and apparatus for cladding a surface of an article
CN105624669A (zh) * 2016-03-11 2016-06-01 大连理工大学 一种带有预热和热处理的复杂零件分段激光熔覆再制造方法
CN109023346A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 沈阳农业大学 一种激光熔覆残余应力分段控制方法
CN109930150A (zh) * 2019-03-14 2019-06-25 西安必盛激光科技有限公司 一种利用激光熔覆技术对活塞杆进行加工的方法
CN111020565A (zh) * 2019-12-16 2020-04-17 陕西天元智能再制造股份有限公司 一种针对细长轴类工件的激光熔覆装置和激光熔覆方法
CN113249723A (zh) * 2021-06-28 2021-08-13 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种基于数据库系统的cmt电弧表面熔覆方法
CN117831670A (zh) * 2023-03-31 2024-04-05 西安文理学院 一种模拟优化激光熔覆和激光重熔复合工艺的优化方法
CN120055152A (zh) * 2025-04-23 2025-05-30 成都正西智能装备集团股份有限公司 一种铝镁合金精密塑形成型工艺及成型设备
CN120099267A (zh) * 2025-04-15 2025-06-06 乐客精密工具（太仓）有限公司 一种合金钻头的热处理工艺
CN120122414A (zh) * 2025-02-27 2025-06-10 中国石油大学(华东) 基于cnn-lstm-pid算法的激光熔覆过程稀释率实时调控方法及装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101314850A (zh) * 2008-07-22 2008-12-03 贵州大学 宽带激光熔覆修复航空发动机制件报废模具的方法及应用
CN102323756A (zh) * 2011-08-16 2012-01-18 上海交通大学 基于激光熔覆的稀释率均匀性控制方法及其装置
US20130243020A1 (en) * 2012-03-16 2013-09-19 The Government Of The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Epitaxial-Side-Down Mounted High-Power Semiconductor Lasers
WO2016061636A1 (en) * 2014-10-24 2016-04-28 Laserbond Limited Method and apparatus for cladding a surface of an article
CN105624669A (zh) * 2016-03-11 2016-06-01 大连理工大学 一种带有预热和热处理的复杂零件分段激光熔覆再制造方法
CN109023346A (zh) * 2018-08-15 2018-12-18 沈阳农业大学 一种激光熔覆残余应力分段控制方法
CN109930150A (zh) * 2019-03-14 2019-06-25 西安必盛激光科技有限公司 一种利用激光熔覆技术对活塞杆进行加工的方法
CN111020565A (zh) * 2019-12-16 2020-04-17 陕西天元智能再制造股份有限公司 一种针对细长轴类工件的激光熔覆装置和激光熔覆方法
CN113249723A (zh) * 2021-06-28 2021-08-13 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种基于数据库系统的cmt电弧表面熔覆方法
CN117831670A (zh) * 2023-03-31 2024-04-05 西安文理学院 一种模拟优化激光熔覆和激光重熔复合工艺的优化方法
CN120122414A (zh) * 2025-02-27 2025-06-10 中国石油大学(华东) 基于cnn-lstm-pid算法的激光熔覆过程稀释率实时调控方法及装置
CN120099267A (zh) * 2025-04-15 2025-06-06 乐客精密工具（太仓）有限公司 一种合金钻头的热处理工艺
CN120055152A (zh) * 2025-04-23 2025-05-30 成都正西智能装备集团股份有限公司 一种铝镁合金精密塑形成型工艺及成型设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘云雷;赵剑峰;潘浒;王凯;肖猛;: "基于激光熔覆的镍基高温合金激光修复的数值模拟", 应用激光, no. 02, 15 April 2013 (2013-04-15), pages 125 - 130 *

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