具体实施方式

下面结合附图，对本发明进一步详细说明。

本发明提供的一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，解决当前激光加工具有中空腔体材料如航空发动机叶片以及喷油嘴等过程中存在的后壁损伤问题，推动激光加工技术在中空腔体材料加工领域的应用。

如图1所示，本发明提供的一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，包含以下步骤：

步骤1，利用激光分别辐照防护材料和目标材料，收集激光加工过程监测信号；

步骤2，提取激光加工过程监测信号特征，以此建立防护材料与目标材料的层间状态决策模型；

步骤3，将防护材料填入叶片腔体，用于阻隔激光能量；

步骤4，采用激光加工系统对填有防护材料的目标材料进行加工，实时收集激光加工过程监测信号；

步骤5，以流数据的方式实时处理激光加工过程监测信号，提取激光加工过程监测信号特征；

步骤6，将提取的激光加工过程监测信号特征输入至层间状态决策模型，实时输出激光加工状态，当输出的激光加工状态为进入激光辐照防护材料状态时，则反馈调控激光加工参数；

步骤7，利用该激光加工参数对材料进行修型，在激光穿透防护材料前结束加工。

其中，步骤1中，所述防护材料可以为刚玉、碳化硅、石墨烯等微固体颗粒，冰-碳混合物、陶瓷-石蜡混合物等固体混合物，水-悬浮颗粒、石油-塑料颗粒等固-液混合物，石油、蒸馏水等液体物质以及氮气、氩气等气体物质等具有减弱或消除激光能量作用的物质。

步骤1中，所述目标材料包括带热障涂层的镍基合金、钛合金以及碳化硅等叶片材料以及不锈钢等喷油嘴材料等具有中空腔体的材料。

步骤1中，所述激光加工过程监测信号主要是基于激光与不同材料相互作用机理产生的信号，具体为等离子体辐射信号、光声信号或背反光信号。

步骤2中，所述激光加工过程监测信号特征提取包括时域特征、频域特征或时频特征，其中，时域特征包括最大值、平均值、差分值、有效值、标准差、方差、峭度值、波形因子和峰值因子；所述频域特征包括功率谱能量和重心频率；所述时频特征包括谱熵和谱峭度；激光加工过程监测信号特征提取的方法为自编码器或卷积神经网络。

步骤2中，所述层间状态决策模型主要根据所提取的特征采用支持向量机、随机森林、决策树、卷积神经网络等机器学习方法建立。

步骤4中，所述激光加工系统包括激光器1、光束传输系统、扫描振镜、加工运动台、系统控制器5和监测传感器4，其中，激光器1输出的激光经过光束传输系统入射至扫描振镜，扫描振镜出射的光束入射到加工运动台上填充有防护材料3的目标材料2进行加工。

所述监测传感器4用于采集激光加工过程监测信号，并将采集到的激光加工过程监测信号传输至系统控制器5。

所述系统控制器5用于根据接收到的激光加工过程监测信号提取监测信号特征，并根据提取到的监测信号特征反馈调控激光加工参数。

系统控制器5分别与激光器1、扫描振镜、加工运动台和监测传感器4连接。

所述监测传感器4采用旁轴或同轴的方式安装在加工运动台上。

所述的激光加工系统中的激光器为飞秒激光器、皮秒激光器、纳秒激光器或毫秒激光器。

所述的加工过程信号主要由监测传感器收集。

所述的监测传感器4为声传感器、光电二极管、等离子体光谱仪、相机、气体传感器或激光干涉测距传感器。

步骤6中，所述激光加工状态主要为激光辐照在目标材料状态上以及激光辐照在防护材料上。

所述调控的激光加工参数包括激光加工功率、激光脉冲宽度、激光重频、激光加工焦点、激光光场分布、激光偏振态和激光加工环境。

步骤7中，判断激光穿透防护材料前的具体方法是：

将步骤2得到的监测信号特征与预设的特征阈值进行比较，若监测信号特征大于等于设于的特征阈值时，则认为未达到激光穿透防护材料前，继续利用该激光加工参数对目标材料进行修型；

否则，则认为达到激光穿透防护材料前，则结束加工。

本发明提供的一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，主要基于激光与材料相互作用机理的差异，通过监测激光加工目标与防护材料时产生的信号差异，提取激光加工目标材料与防护材料时特有的信号特征，建立层间状态决策模型用于判别激光加工叶片穿透状态，由此反馈调控激光加工参数，进而保证对目标材料修型的同时减少对后壁材料的损伤，在激光穿透防护材料之前关停激光，由此实现高质量激光加工的同时实现无后壁损伤加工。本发明可以实现激光加工涡轮叶片、喷油嘴等具有中空腔体材料过程的实时监测与反馈，与防护材料配合实现激光加工涡轮叶片、喷油嘴等具体中空腔体材料过程中的后壁组合防护，可以用于解决激光加工中空腔体材料过程中的后壁损伤问题。

实施例一

本发明实施例公开了一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，其具体流程如图2、3所示，以激光加工叶片气膜孔为例，采用石墨颗粒为防护材料，带涂层镍基合金为目标材料，声传感器为监测传感器举例，主要包含以下步骤：

步骤1，利用激光分别辐照石墨颗粒和带涂层镍基合金，收集加工过程声信号；

步骤2，提取激光加工过程声信号的有效值、方差值以及整流平均值等特征，采用支持向量机对多组数据进行训练，以建立防护材料与叶片材料的层间状态决策模型；

步骤3，将石墨颗粒填入叶片腔体，用于阻隔激光能量；

步骤4，采用激光加工系统对填有石墨颗粒的叶片进行加工，实时收集加工过程中声信号；

步骤5，以流数据的方式实时处理加工过程声信号，提取监测信号的有效值、方差值以及整流平均值等特征；

步骤6，将提取的特征输入层间状态决策模型，实时输出激光加工状态，当输出的激光加工状态为进入激光辐照防护材料状态时，则反馈调控激光加工参数；

步骤7，利用该参数对叶片气膜孔进行修型，在激光穿透石墨颗粒前结束加工。

实施例二

本发明实施例公开了一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，其具体流程如图4、5所示，以激光加工发动机喷油嘴为例，采用冰-碳混合物为防护材料，不锈钢为目标材料，等离子光谱仪为监测传感器举例，主要包含以下步骤：

步骤1，利用激光分别辐照冰-碳混合物和不锈钢，收集加工过程等离子体辐射光信号；

步骤2，提取激光加工过程特定波段等离子体辐射光幅值和差分值等特征，采用人工神经网络对多组数据进行训练，以建立防护材料与喷油嘴材料的层间状态决策模型；

步骤3，将冰-碳混合物填入叶片腔体，用于阻隔激光能量；

步骤4，采用激光加工系统对填有冰-碳混合物的喷油嘴进行加工，实时收集加工过程中等离子体辐射光信号；

步骤5，以流数据的方式实时处理加工过程等离子体辐射光信号，提取特定波段等离子体辐射光幅值和差分值等特征；

步骤6，将提取的特征输入层间状态决策模型，实时输出激光加工状态，当输出的激光加工状态为进入激光辐照防护材料状态时，则反馈调控激光加工参数；

步骤7，利用该参数对喷油嘴孔进行修型，在激光穿透冰-碳混合物前结束加工。

实施例三

本发明实施例公开了一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，其具体流程如图5所示，以激光加工发动机喷油嘴为例，采用冰-碳混合物为防护材料，不锈钢为目标材料，光电二极管为监测传感器举例，主要包含以下步骤：

步骤1.利用激光分别辐照冰-碳混合物和不锈钢，收集加工过程背反光信号；

步骤2.提取激光加工过程背反光信号最大值、平均值和方差等特征，采用支持向量机对多组数据进行训练，以建立防护材料与喷油嘴材料的层间状态决策模型；

步骤3.将冰-碳混合物填入叶片腔体，用于阻隔激光能量；

步骤4.采用激光加工系统对填有冰-碳混合物的喷油嘴进行加工，实时收集加工过程中背反光信号；

步骤5.以流数据的方式实时处理加工过程背反光信号，提取最大值、平均值和方差等特征；

步骤6.将提取的特征输入层间状态决策模型，实时输出激光加工状态，当输出的激光加工状态为进入激光辐照防护材料状态时，则反馈调控激光加工参数；

步骤7.利用该参数对喷油嘴孔进行修型，在激光穿透冰-碳混合物前结束加工。

实施例四

本发明实施例公开了一种基于层间差异的激光加工后壁组合防护方法，如图6所示，以激光加工叶片气膜孔为例，采用石墨颗粒为防护材料，带涂层镍基合金为目标材料，激光干涉测距传感器为监测传感器举例，主要包含以下步骤：

步骤1.利用激光分别辐照石墨颗粒和带涂层镍基合金，收集加工过程距离信息；

步骤2.提取激光加工过程距离信息的平均值，与叶片材料的标准厚度对比，建立防护材料与喷油嘴材料的层间状态决策模型；

步骤3.将石墨颗粒填入叶片腔体，用于阻隔激光能量；

步骤4.采用激光加工系统对填有石墨颗粒的叶片进行加工，实时收集加工过程中距离信息；

步骤5.以流数据的方式实时处理加工过程距离信息，提取距离信息的平均值；

步骤6.将提取的特征输入层间状态决策模型，实时输出激光加工状态，当输出的激光加工状态为进入激光辐照防护材料状态时，则反馈调控激光加工参数；

步骤7.利用该参数对叶片气膜孔进行修型，在激光穿透石墨颗粒前结束加工。

尽管本说明书中较多地使用了激光器，光束传输系统，扫描振镜，目标材料，样品运动台，防护材料，监测传感器，数据采集卡，工控机，特征提取，层间状态监测模型等，但并不排除使用其他术语地可能性，使用这些术语仅仅是为了更方便地描述本发明地本质，把他们解释成任何一种附加地限制都是与本发明精神相违背的。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化均应为等效的置换方式，都包含于在本发明的保护范围之内。