● 摘要
板料激光弯曲是一种利用高能激光束扫描金属板料表面时形成的非均匀温度场导致的热应力来实现塑性变形的工艺方法。欧洲宇航防务集团德国Innovation Works在欧盟第六框架项目支持下率先开展了激光弯曲技术在大飞机制造中的应用，用于复杂结构板的弯曲成形，本文是在基于该项目基础上进行该技术的部分内容的研究。 本课题主要进行板料激光弯曲过程位移实时测量系统的开发，以及基于MATLAB建立人工神经网络以优化激光加工工艺参数。 首先，查阅了大量文献，系统论述了四种现有的用于实现微小位移测量的方法，并根据其他测量原理设计出了可行的新的四种实验测量方法。综合考虑，选择图像处理的实测方案。 其次，基于已选择的图像处理方案，搭建了板料激光弯曲实验硬件系统，实验装置包括工作台，夹具，激光器，机械手，板料，滤光镜，CCD摄像头，计算机。 再次，开发了板料激光弯曲过程位移的实时测量系统。该系统分为视频采集，图像处理和数据转换三个部分。进行板料激光弯曲实验，通过与采用传统高度尺测量的结果对比，验证了开发系统的可靠性与稳定性。 最后，综述了激光加工工艺参数可行的优化方法，提出了结合遗传算法的人工神经网络的方法。先利用遗传算法对BP网络的权值和阈值进行全局优化处理，然后再运用BP网络进行激光加工工艺参数的优化，弥补了两种算法的各自不足。44组实验样本数据用于网络训练与校验。对比曲线表明改进算法建立的网络的正确性和稳定性。通过MATLAB与VC++接口编程编写了激光加工工艺参数优化系统界面，该界面包含样本训练模块和参数预测模块，实用方便。 本文上述所做工作在一定程度上推动了板料激光弯曲技术的实用化进程。