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Process Optimization with Flexible Pulse Bursts using Bayesian Optimization
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PRE
AI
DOI：10.2961/jlmn.2026.01.2011.png)
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摘要
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本研究解决了铜材加工中提升烧蚀速率同时最小化表面粗糙度的挑战。通过采用定制的柔性脉冲序列，可精确调控脉冲间的时序间隔与能量，构建高维参数优化空间。传统优化方法工作量大且耗时。因此，我们提出一种自动化贝叶斯优化方法，集成先进传感器及微服务架构的软件平台以实现实时调整。结果表明，该方法实现了去除速率与表面质量的协同优化，效率最高达0.16 mm³/(min·W)，同时将表面粗糙度降至0.33 μm。研究证实贝叶斯优化可有效优化工艺，有望推动激光加工设计的显著进步。本研究强调了结合贝叶斯优化与专家知识对提升研究效率及深化激光加工条件优化的重要性。
Keyword:
USP
ultrashort pulse laser
ablation
burst
Bayesian optimization
AI
artificial intelligence
期刊
J
IF:
0.9
论文数:
38
被引数:
676
机构
引用论文
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