激光与红外

作者：李绍龙

单位：中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川 广汉 618307；

关键词：激光除漆;在线监测;激光诱导击穿光谱;偏最小二乘法

基金：中央高校基本科研业务费基金项目(No.ZJ2022-006)；四川省科技计划项目(No.2022NSFSC1903)；德阳市科技计划项目(No.2022GZ011)；大学生创新创业训练计划项目(No.S202110624004)资助。

激光分层除漆的可靠性与可控性依赖于有效的在线监测技术,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术能有效监控激光除漆过程。本文采用激光去除飞机碳纤维复合材料(CFRP)表面漆层,并基于高重频激光除漆LIBS在线监测平台,在线采集除漆过程所激发的面漆和底漆2类光谱共60组。分别建立了基于主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)的判别和预测模型,研究了激光分层除漆过程中LIBS光谱的分类判别。PCA模型前两个主成分累计贡献率达到了792%,PLS DA模型前两个主成分累计贡献率达到了855%。PLS回归模型校正标准差(RMSEE)为0142923,均方根误差(RMSEcv)为0152053,模型的预测标准差(RMSEP)为0142421,对20组激光清洗面漆和底漆的混合数据集进行预测,预测准确率达100%。结果表明PLS判别模型比PCA模型分类判别效果更好,PLS预测模型实时评估和自动分类漆层具有较好的预测精度。本研究可为LIBS在线监测激光除漆过程,实现自动化、智能化的激光除漆提供技术支持。

来源：2023年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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