Nghiên cứu dự đoán độ nhám bề mặt nhôm 6061 khi đánh bóng bằng laser xung với mô hình Multilayer Perceptron (MLP)
,
,
,
,
,
và
*
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
This study focuses on analyzing the effects of process parameters, including laser power (P), scanning speed (v), and pulse frequency (f) on the surface roughness of 6061 aluminum alloy during pulsed Nd:YAG laser polishing. A full experimental design was conducted with 27 combinations, evaluating surface roughness in two directions (Rax and Ray). Analysis of variance (ANOVA) indicates that Rax is predominantly influenced by scanning speed, while Ray depends primarily on laser power. Notably, the P–v interaction effect also showed statistical significance regarding surface roughness. Furthermore, two separate Multilayer Perceptron (MLP) models were developed to predict Rax and Ray. The testing results demonstrate high prediction accuracy, with R² values of 0.964 for Rax and 0.961 for Ray. These findings provide a scientific foundation for optimizing laser polishing parameters on 6061 aluminum alloy.
Tóm tắt
Nghiên cứu này tập trung phân tích ảnh hưởng của các thông số quá trình bao gồm công suất laser (P), tốc độ quét (v) và tần số xung (f) đến độ nhám bề mặt hợp kim nhôm 6061 trong quy trình đánh bóng bằng laser Nd:YAG xung. Thí nghiệm được thiết lập đầy đủ với 27 tổ hợp và đánh giá độ nhám theo hai phương (Rax và Ray). Kết quả phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy Rax chịu ảnh hưởng chi phối của tốc độ quét, trong khi Ray phụ thuộc chủ yếu vào công suất laser. Đặc biệt, hiệu ứng tương tác P–v cũng cho thấy ý nghĩa thống kê đáng kể đối với độ nhám bề mặt. Hai mô hình Multilayer Perceptron (MLP) riêng biệt đã được xây dựng để dự đoán hai thông số độ nhám bề mặt Rax và Ray. Kết quả huấn luyện cho cả hai mô hình đều đạt độ chính xác cao trên tập kiểm tra với R² lần lượt là 0,964 cho Rax và 0,961 cho Ray. Kết quả này cung cấp cơ sở khoa học cho việc tối ưu hóa thông số đánh bóng bằng laser trên hợp kim nhôm 6061.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Aitkin, M., & Rob, F. (2003). Statistical modelling of artificial neural networks using the multi-layer perceptron. Statistics and Computing, 13(3), 227-239.
https://doi.org/10.1023/A:1024218716736
Azarhoushang, B., Marinescu, I. D., Rowe, W. B., Dimitrov, B., & Ohmori, H. (2021). Tribology and fundamentals of abrasive machining processes. William Andrew.
Bhaduri, D., Ghara, T., Penchev, P., Paul, S., Pruncu, C. I., Dimov, S., & Morgan, D. (2021). Pulsed laser polishing of selective laser melted aluminium alloy parts. Applied Surface Science, 558, 149887. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2021.149887.
Bordatchev, E. V., Hafiz, A. M., & Tutunea-Fatan, O. R. (2014). Performance of laser polishing in finishing of metallic surfaces. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 73(1), 35-52.
https://doi.org/10.1007/s00170-014-5761-3
Choi, S., Kim, C. S., Jhang, K. Y., & Shin, W. S. (2012). Surface characteristics of aluminum 6061-T6 subjected to Nd:YAG pulsed-laser irradiation. Journal of Mechanical Science and Technology, 26(7), 2163-2166. https://doi.org/10.1007/s12206-012-0537-x.
Dubey, A. K., & Yadava, V. (2008). Laser beam machining – A review. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 48(6), 609-628.
https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2007.10.017
Gisario, A., Barletta, M., & Veniali, F. (2022). Laser polishing: A review of a constantly growing technology in the surface finishing of components made by additive manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 120(3-4), 1433-1472.
https://doi.org/10.1007/s00170-022-08840-x
Hofele, M., Roth, A., Schanz, J., Neuer, J., Harrison, D. K., De Silva, A. K. M., & Riegel, H. (2021). Laser polishing of additive manufactured aluminium parts by modulated laser power. Micromachines, 12(11), 1332. https://doi.org/10.3390/mi12111332.
Krishnan, A., & Fang, F. (2019). Review on mechanism and process of surface polishing using lasers. Frontiers of Mechanical Engineering, 14(3), 299-319.
https://doi.org/10.1007/s11465-019-0535-0
Manco, E., Cozzolino, E., & Astarita, A. (2022). Laser polishing of additively manufactured metal parts: A review. Surface Engineering, 38(3), 217-233.
https://doi.org/10.1080/02670844.2022.2072080
Steen, W. M., & Mazumder, J. (2010). Laser material processing (4th ed.). Springer London.
https://doi.org/10.1007/978-1-84996-062-5
Tunna, L., Kearns, A., O’Neill, W., & Sutcliffe, C.
(2001). Micromachining of copper using Nd:YAG laser radiation at 1064, 532, and 355 nm wavelengths. Optics & Laser Technology, 33(3), 135-143.
https://doi.org/10.1016/S0030-3992(00)00126-2
Yin, J., Cao, Y., Cui, Y., Lu, L., Yan, Y., & Chen, J. (2021a). Nd:YAG laser ablation of aluminum alloy 6061 before and after silicon dioxide coating. Journal of Alloys and Compounds, 877, 160329. https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2021.160329.
Ying, X. (2019). An overview of overfitting and its solutions. In Journal of physics: Conference series (Vol. 1168, No. 2, p. 022022). IOP Publishing.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1168/2/022022
Zhang, C., Zhou, J., & Shen, H. (2017). Role of capillary and thermocapillary forces in laser polishing of metals. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 139(4), 041019.
https://doi.org/10.1115/1.4035468
Zhou, J., Wu, J., Tang, S., & Li, Y. (2025). Review of laser texturing technology for surface protection and functional regulation of aluminum alloys: Wettability, anti-icing, corrosion resistance, and wear resistance. Coatings, 15(5), 567.
https://doi.org/10.3390/coatings15050567
Zur, R. M., Jiang, Y., Pesce, L. L., & Drukker, K. (2009). Noise injection for training artificial neural networks: A comparison with weight decay and early stopping. Medical physics, 36(10), 4810-4818.
https://doi.org/10.1118/1.3213517