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激光打孔工艺在当代制造业中至关热切，但其参数优化一直是一个复杂的挑战。传统的试错法不仅耗时，何况资本腾贵，因此亟需寻找更高效的优化规律。本文将筹商何如通过辘集机器学习与分子能源学（MD）来已毕飞秒激光打孔工艺的优化。

一、激光打孔的挑战

激光打孔的质料与多个参数密切联系，包括激光功率、频率和脉冲宽度等。天然期骗物理模子（如双温模子TTM和分子能源学MD）不错提供一定的表面解救，但在处理深孔等复杂问题时，传统模子常常难以进行灵验的定量优化。

二、创新规律：分子能源学与机器学习的辘集

为了惩处传统规律的局限性，计划者们提议了一种新的经由优化框架，辘集了分子能源学模拟、机器学习和高通量优化算法。该框架的重要神色包括：

数据获取：通过分子能源学模拟获取丰富的物理信息，酿成用于磨砺机器学习模子的数据集，从而减少了所需的数据量。

模子栽植：机器学习快速准确地栽植激光参数与指标加工性能之间的总结模子。

优化工艺：高通量优化算法细则最好加工参数，以提高加工质料和成果。

三、施行考证

图中神情了烧蚀金属靶材的经由中的一系列手脚以及展示了不同功率下激光的能量鉴别和不同脉冲宽度激光的峰值功率的各别。

图中(b)展示了通过分子能源学获取的参数在皮尔逊联系通盘中的箝制，LP为激光功率，F为频率，PW为脉冲宽度，CA为团簇数目，VAA为气相原子数目，CZ为团簇平均尺寸，AR为烧蚀率，RL为重铸层厚度，MRR为材料去除率。皮尔逊联系通盘标明，所有值越趋近于1的变量之间联系性越高。树立AR、RL和MRR为加工质料参数，图中不错看出，CA、VAA与加工质料箝制密切联系，阐述了MD赢得的物理参数与加工成果和质料具有很高的联系性。图中(a)为烧蚀羽流中团簇温煦相原子数目随时分的演化，图中(c-d)为模子对材料去除率的估计箝制，图中(e-f)为模子对重铸层厚度的估计箝制。

为了考证机器学习耦合分子能源学模子的灵验性，树立了四种工艺。通过对镍基单晶高温合金的施行考证，四种打孔工艺的微孔截面的微不雅结构不错彰着看出，禁受机器学习耦合分子能源学的四步冲击式打孔工艺得到的微孔具有更薄的重铸层和更小的锥度，考证了优化工艺的灵验性。

四、重要发现

提高估计精度：TTM-MD模子的引入灵验提高了机器学习模子的估计精度，为工艺蓄意提供了可靠保险。

优化加工质料：基于机器学习的分阶段钻孔政策权臣进步了微孔的质料和加工成果。

辘集机器学习与分子能源学的飞秒激光打孔工艺优化规律，为激光材料加工领域提供了新的惩处决策。通过施行考证，该规律的灵验性得到证明，有望在微孔加工领域阐发更大作用。因此，机器学习指令的工艺参数不休变化的飞秒激光钻孔政策可能是优化微孔质料和成果的进一步计划所在。

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