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摘要 提出了一种多目标优化为参数设计的激光模具表面硬化的方法。 力学性能（耐磨性和硬度） 和控制硬化的效果的几何性质（硬化深度和表面粗糙度） ，是作为优化的目标。还原分析适用于建立一个非线形方程的测绘硬化参数优化的目标。多个制约因素分析及模型的非线形多目标对既定的参数进行优化激光模具表面硬化。粒子swarmoptimization （ PSO ）的技术是用来解决这个优化问题。目标是抵抗 ，由于激光模具增加表面粗糙度以及表面硬度。为了克服这个问题， 表面粗糙度的是一套，不仅作为一种客观，而且作为一个约束地使一个特殊功能即专为迭代的最优解。模具的汽车车身是作为一个例子，用来测试参数的优化。优化结果表明，最优参数可使用这种方法为激光模具表面硬化获得符合硬化的要求，并减少硬化时间和成本。 关键词激光模具表面硬化。 参数优化。多目标优化。 回归分析。粒子群优化缩写PSO的粒子群优化 1引言激光模具表面硬化是一种自动淬火技术[ 1 ， 2 ] ，提高了表面硬度及耐磨性阻力，通过改变表面的微观结构，从而其性质没有改变。表面粗糙度技术可以延长磨具寿命。 因此，如何选择合适的硬化参数是一个重要的问题，当使用该技术在实践中。 然而，参数的选择可以很困难，因为硬化的过程是复杂的，涉及几何参数的系统，激光束参数和材料性能的工件。 以几何参数显示在图。 1 ， 例如，一个激光束，预计到加工对象从距离d在1角α 。优化的角度是90 ° 有也存在着一个优化的值为四在实践中， 不过，处理的对象往往有一个复杂的表面防止理想的距离和角度可使用，或将发生碰撞。其次，考虑到激光光束参数，激光束为处理是spatiotemporally 分布式。变化的激光能量通过时间（称为激光脉冲） ，是由激光时间分布。激光机生成一个圆形的激光束与空间分布的高斯类型，导致了加工区的通告，对现货的对象 如果这个激光梁是用于硬化，没有任何修改，该中心面积通告当场将熔体由于过热而边界的现场是不硬化不够的。 因此，加工激光束压铸表面硬化往往是转化成均匀分布的一个广场。
