面向低碳的激光熔覆过程工艺参数多目标优化

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.10.007

摘要/Abstract

摘要：

针对激光熔覆过程中工艺系统能量转化效率低、加工周期长与物耗大等问题，提出一种面向低碳的激光熔覆过程工艺参数多目标优化方法。深入分析了激光熔覆工艺过程碳排放特性，以激光功率、送粉速度及扫描速度作为关键工艺参数，构建以碳排放、粉末利用率及质量（宽高比）为目标的激光熔覆工艺参数多目标优化模型。提出了一种改进的广义差分进化三代算法（GDE3），引入混沌记忆权重因子增强种群多样性，可有效解决算法过早收敛而难以获得最优工艺参数问题。以Fe₃O₄不锈钢为实验材料，开展了激光熔覆实验，实验结果表明，优化后的激光熔覆工艺碳排放降低25%，粉末利用率提高19%，熔覆层质量与性能显著提高。

关键词: 激光熔覆, 多目标优化, GDE3, 碳排放

Abstract:

To address issues such as the low energy conversion efficiency of the process system， long processing cycles， and high material consumption during laser cladding， a multi-objective optimization method for laser cladding process parameters oriented toward low carbon emissions was proposed. An in-depth analysis of the carbon emission characteristics in the laser cladding process was conducted. Taking laser power， powder feeding rate， and scanning speed as key process parameters， a multi-objective optimization model for laser cladding process parameters was established， with carbon emissions， powder utilization rate， and quality （aspect ratio） as the optimization objectives. An improved third-generation generalized differential evolution （GDE3） algorithm was proposed， which incorporated a chaotic memory weight factor to enhance population diversity. This effectively addresses the issue of premature convergence of the algorithm， thereby facilitating the acquisition of optimal process parameters. Using Fe₃O₄ stainless steel as the experimental material， laser cladding experiments were conducted. The results show that the optimized laser cladding process reduces carbon emissions by 25%， increases powder utilization by 19%， and significantly improves the quality and performance of the cladding layer.

Key words: laser cladding, multi-objective optimization, GDE3, carbon emissions

中图分类号:

TG665

刘丹, 刘伟军, 刘顺, 杨志刚, 刘榜, 杨国哲, 姜兴宇. 面向低碳的激光熔覆过程工艺参数多目标优化[J]. 中国机械工程, 2026, 37(10): 2446-2457.

LIU Dan, LIU Weijun, LIU Shun, YANG Zhigang, LIU Bang, YANG Guozhe, JIANG Xingyu. Multi-objective Optimization of Process Parameters in Laser Cladding for Low Carbon Emission[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(10): 2446-2457.

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图/表 32

图1 激光熔覆装备的状态-功率曲线

Fig.1 State-power curve of laser cladding equipment

图2 激光熔覆过程的碳排放系统边界

Fig.2 System boundary of carbon emissions for the laser remanufacturing process

图3 局部变异策略

Fig.3 Local variation strategy

图4 激光熔覆碳排放监控平台

Fig.4 The carbon emission monitoring platform for the laser cladding

图5 Fe3O4 粉末的扫描电子显微镜（SEM）图像

Fig.5 SEM image of Fe3O4 powder

表1 Fe3O4合金粉末的化学成分（质量分数） (%)

Tab.1 Chemical composition of Fe3O4-based alloy powder （mass fraction）

0.17~

0.19

0.08~

0.11

其余

表2 激光熔覆主要工艺参数

Tab. 2 Process parameters of laser remanufacturing

参数	参数值	参数	参数值
P_lin	300~900 W	P_li	45 W
v_f	0.2~1.2 r/min	q_k	0.7 L/s
v_s	300~450 mm/min	$ρ$	1×10³ kg/m³
v_s	300~450 mm/min	c	4.2×10³ J/（kg·K）
d	2 mm	$Δ T$	1 K
t_i	3 s	t_p	30 s
β	50%	t_g	4 s

表2 激光熔覆主要工艺参数

Tab. 2 Process parameters of laser remanufacturing

参数	参数值	参数	参数值
P_lin	300~900 W	P_li	45 W
v_f	0.2~1.2 r/min	q_k	0.7 L/s
v_s	300~450 mm/min	$ρ$	1×10³ kg/m³
v_s	300~450 mm/min	c	4.2×10³ J/（kg·K）
d	2 mm	$Δ T$	1 K
t_i	3 s	t_p	30 s
β	50%	t_g	4 s

表3 激光发生器子系统的功率变化 (W)

Tab.3 Power change of laser generator subsystem

工艺

参数

P l i n

P l m

表3 激光发生器子系统的功率变化 (W)

Tab.3 Power change of laser generator subsystem

工艺

参数

P l i n

450

500

550

600

650

700

750

P l m

1465

1620

1771

1925

2076

2233

2387

表4 送粉子系统功率变化

Tab.4 Power change of powder feeding subsystem

工艺参数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
$v f$ /（r·min^-1）	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0	1.1	1.2
P_pm/W	51.00	51.46	52.00	52.45	53.00	53.50	53.80	54.40	54.70	55.10	56.50

表4 送粉子系统功率变化

Tab.4 Power change of powder feeding subsystem

工艺参数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
$v f$ /（r·min^-1）	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0	1.1	1.2
P_pm/W	51.00	51.46	52.00	52.45	53.00	53.50	53.80	54.40	54.70	55.10	56.50

表5 进给系统功率变化

Tab.5 Power variation of feed system

工艺

参数

v s

表5 进给系统功率变化

Tab.5 Power variation of feed system

工艺

参数

v s

/（mm·min^-1）

320

330

340

350

360

370

380

390

400

P_mm/W

55.1

55.3

55.4

55.5

55.7

56.1

56.3

表6 各子系统功率 (W)

Tab.6 Power of each subsystem

激光装备子系统	待机功率	运行功率
激光发生系统	47	$3.189 P l i n + 22.86$
送粉子系统	41	$4.987 v f + 49.96$
输送子系统	50	$0.008 v s + 52.78$
冷却子系统	1103	2371
照明系统	0	18
净化系统	0	25

表6 各子系统功率 (W)

Tab.6 Power of each subsystem

激光装备子系统	待机功率	运行功率
激光发生系统	47	$3.189 P l i n + 22.86$
送粉子系统	41	$4.987 v f + 49.96$
输送子系统	50	$0.008 v s + 52.78$
冷却子系统	1103	2371
照明系统	0	18
净化系统	0	25

表7 水平和因数表

Tab.7 Levels and factor

工艺参数	水平
$P l i n$ /W	600	700	800
v_s/（mm·min^-1）	330	360	390
$v f$ /（r·min^-1）	0.3	0.5	0.7

表7 水平和因数表

Tab.7 Levels and factor

工艺参数	水平
$P l i n$ /W	600	700	800
v_s/（mm·min^-1）	330	360	390
$v f$ /（r·min^-1）	0.3	0.5	0.7

图6 部分熔覆层的高度和宽度

Fig.6 Height and width of the partial cladding layer

表8 熔化高度和宽度尺寸以及粉末消耗记录

Tab.8 Melting height and width dimensions and powder gram consumption record

序号	$P l i n$ /W	$v f$ /（r·min^-1）	v_s/（mm·min^-1）	$W 1$ /μm	$H 1$ /μm	$ϕ$	$m 1 - m 2$ /g	$η$
1	600	0.5	330	1955	355	5.5	0.9000	0.34
2	700	0.7	390	2047	410	5.0	1.0470	0.30
3	700	0.3	390	2017	365	5.5	0.4653	0.31
4	700	0.3	330	2054	371	5.5	0.6469	0.42
5	600	0.7	360	1952	364	5.4	0.9616	0.28
6	700	0.5	360	2050	390	5.3	0.8263	0.36
7	800	0.5	360	2139	438	4.9	0.9689	0.42
8	600	0.3	390	1949	317	6.1	0.3337	0.19
9	700	0.5	330	2054	393	5.2	0.9500	0.39
10	800	0.7	330	2152	464	4.6	1.4086	0.39
11	600	0.7	390	1949	361	5.4	0.8466	0.21
12	800	0.7	360	2149	461	4.7	1.2467	0.39
13	600	0.3	330	1895	323	5.9	0.4914	0.35
14	600	0.7	330	1955	367	5.3	1.0976	0.33
15	700	0.3	360	2050	368	5.6	0.5485	0.38
16	700	0.7	360	2038	413	4.9	1.1042	0.34
17	800	0.7	390	2146	458	4.7	1.1098	0.37
18	800	0.5	330	2152	441	4.9	1.1055	0.43
19	700	0.5	390	2047	387	5.3	0.7217	0.30
20	800	0.3	390	2146	413	5.2	0.5968	0.41
21	700	0.7	330	2054	415	4.9	1.2531	0.37
22	600	0.3	360	2052	320	6.4	0.4060	0.28
23	600	0.5	390	1949	339	5.7	0.5901	0.20
24	800	0.5	390	2146	436	4.9	0.8533	0.39
25	600	0.5	360	1952	342	5.7	0.6838	0.27
26	800	0.3	330	2152	419	5.1	0.8024	0.48
27	800	0.3	360	2169	416	5.2	0.7024	0.45

表8 熔化高度和宽度尺寸以及粉末消耗记录

Tab.8 Melting height and width dimensions and powder gram consumption record

序号	$P l i n$ /W	$v f$ /（r·min^-1）	v_s/（mm·min^-1）	$W 1$ /μm	$H 1$ /μm	$ϕ$	$m 1 - m 2$ /g	$η$
1	600	0.5	330	1955	355	5.5	0.9000	0.34
2	700	0.7	390	2047	410	5.0	1.0470	0.30
3	700	0.3	390	2017	365	5.5	0.4653	0.31
4	700	0.3	330	2054	371	5.5	0.6469	0.42
5	600	0.7	360	1952	364	5.4	0.9616	0.28
6	700	0.5	360	2050	390	5.3	0.8263	0.36
7	800	0.5	360	2139	438	4.9	0.9689	0.42
8	600	0.3	390	1949	317	6.1	0.3337	0.19
9	700	0.5	330	2054	393	5.2	0.9500	0.39
10	800	0.7	330	2152	464	4.6	1.4086	0.39
11	600	0.7	390	1949	361	5.4	0.8466	0.21
12	800	0.7	360	2149	461	4.7	1.2467	0.39
13	600	0.3	330	1895	323	5.9	0.4914	0.35
14	600	0.7	330	1955	367	5.3	1.0976	0.33
15	700	0.3	360	2050	368	5.6	0.5485	0.38
16	700	0.7	360	2038	413	4.9	1.1042	0.34
17	800	0.7	390	2146	458	4.7	1.1098	0.37
18	800	0.5	330	2152	441	4.9	1.1055	0.43
19	700	0.5	390	2047	387	5.3	0.7217	0.30
20	800	0.3	390	2146	413	5.2	0.5968	0.41
21	700	0.7	330	2054	415	4.9	1.2531	0.37
22	600	0.3	360	2052	320	6.4	0.4060	0.28
23	600	0.5	390	1949	339	5.7	0.5901	0.20
24	800	0.5	390	2146	436	4.9	0.8533	0.39
25	600	0.5	360	1952	342	5.7	0.6838	0.27
26	800	0.3	330	2152	419	5.1	0.8024	0.48
27	800	0.3	360	2169	416	5.2	0.7024	0.45

表9 与送粉速度相对应的送粉速率

Tab.9 Powder feed rate corresponding to powder bed rotation speed

送粉速度v_f/（r·min^-1）	0.2	0.3	0.4	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1.0	1.1	1.2
送粉速率v_g/（g·min^-1）	3.66	4.66	5.54	6.49	7.54	9.26	10.80	12.05	13.24	14.48	15.72

表10 预测值和实际值

Tab.10 Analysis table of predicted and actual values

序号	$P l i n$ /W	$v f$ / （r·min^-1）	$v s$ / （mm·min^-1）	碳排放			宽高比			粉末利用率
序号	$P l i n$ /W	$v f$ / （r·min^-1）	$v s$ / （mm·min^-1）	预测/g	实际/g	误差/%	预测	实际	误差/%	预测/%	实际/%	误差/%
1	450	0.2	250	87.4	90.00	3	6.1	6.2	2	43.87	45.45	3
2	450	0.5	300	73.5	75.60	5	6.1	5.9	4	29.93	30.65	2
3	450	0.6	350	63.6	66.09	4	6.4	6.9	8	16.05	17.08	6
4	450	0.8	400	56.2	58.78	4	6.1	6.0	1	2.11	2.23	5
5	550	0.2	300	82.6	84.00	2	6.2	6.3	1	39.04	41.04	5
6	550	0.5	250	98.3	103.00	5	4.8	4.6	5	43.00	44.45	3
7	550	0.6	400	63.1	62.20	1	5.8	6.0	3	11.56	10.78	7
8	550	0.8	350	71.5	70.60	1	5.4	5.6	3	26.43	27.98	6
9	650	0.2	350	79.2	78.50	1	6.0	6.2	3	36.21	37.45	3
10	650	0.5	400	69.9	68.00	3	5.4	5.6	3	22.78	24.32	6
11	650	0.6	250	109.3	111.00	1	4.3	4.5	5	41.03	42.03	2
12	650	0.8	300	91.8	92.00	2	4.7	4.5	4	36.75	34.95	5
13	750	0.2	400	76.7	75.00	2	5.5	5.7	4	35.38	33.89	4
14	750	0.5	350	87.1	85.00	2	5.0	5.2	4	39.85	40.55	2
15	750	0.6	300	100.9	103.00	2	4.6	4.7	2	40.54	42.54	5
16	750	0.8	250	120.3	122.00	1	3.9	4.0	4	33.07	30.07	8

表10 预测值和实际值

Tab.10 Analysis table of predicted and actual values

序号	$P l i n$ /W	$v f$ / （r·min^-1）	$v s$ / （mm·min^-1）	碳排放			宽高比			粉末利用率
序号	$P l i n$ /W	$v f$ / （r·min^-1）	$v s$ / （mm·min^-1）	预测/g	实际/g	误差/%	预测	实际	误差/%	预测/%	实际/%	误差/%
1	450	0.2	250	87.4	90.00	3	6.1	6.2	2	43.87	45.45	3
2	450	0.5	300	73.5	75.60	5	6.1	5.9	4	29.93	30.65	2
3	450	0.6	350	63.6	66.09	4	6.4	6.9	8	16.05	17.08	6
4	450	0.8	400	56.2	58.78	4	6.1	6.0	1	2.11	2.23	5
5	550	0.2	300	82.6	84.00	2	6.2	6.3	1	39.04	41.04	5
6	550	0.5	250	98.3	103.00	5	4.8	4.6	5	43.00	44.45	3
7	550	0.6	400	63.1	62.20	1	5.8	6.0	3	11.56	10.78	7
8	550	0.8	350	71.5	70.60	1	5.4	5.6	3	26.43	27.98	6
9	650	0.2	350	79.2	78.50	1	6.0	6.2	3	36.21	37.45	3
10	650	0.5	400	69.9	68.00	3	5.4	5.6	3	22.78	24.32	6
11	650	0.6	250	109.3	111.00	1	4.3	4.5	5	41.03	42.03	2
12	650	0.8	300	91.8	92.00	2	4.7	4.5	4	36.75	34.95	5
13	750	0.2	400	76.7	75.00	2	5.5	5.7	4	35.38	33.89	4
14	750	0.5	350	87.1	85.00	2	5.0	5.2	4	39.85	40.55	2
15	750	0.6	300	100.9	103.00	2	4.6	4.7	2	40.54	42.54	5
16	750	0.8	250	120.3	122.00	1	3.9	4.0	4	33.07	30.07	8

图7 帕累托前沿

Fig.7 Pareto front

表11 算法性能评估

Tab.11 Performance evaluation of algorithms

指标	原始GDE3	改进GDE3
HV	0.120	0.124
IGD	0.298	0.276
GD	0.534	0.517
Spacing	0.698	0.683
时间	0.722	0.658

表12 不同参数组合的HV值

Tab.12 HV values for different parameter combinations

种群大小	迭代次数	改进GDE3	GDE3	NSGA-Ⅱ	NSGA-Ⅲ	CMOPSO	MOPSO	MSEA	CCGDE3	AdaW
200	200	0.1257	0.1207	0.1182	0.1177	0.1195	0.1179	0.1197	0.1176	0.1197
200	150	0.1231	0.1207	0.1188	0.1180	0.1194	0.1205	0.1196	0.1180	0.1195
200	50	0.1224	0.1205	0.1195	0.1164	0.1197	0.1200	0.1196	0.1177	0.1194
150	200	0.1245	0.1205	0.1184	0.1167	0.1187	0.1164	0.1193	0.1180	0.1189
150	150	0.1235	0.1205	0.1180	0.1176	0.1191	0.1166	0.1197	0.1190	0.1189
150	50	0.1230	0.1200	0.1180	0.1147	0.1195	0.1138	0.1194	0.1187	0.1187
100	200	0.1231	0.1201	0.1181	0.1143	0.1183	0.1117	0.1188	0.1169	0.1179
100	150	0.1231	0.1197	0.1188	0.1140	0.1160	0.1142	0.1187	0.1163	0.1177
100	50	0.1227	0.1191	0.1157	0.1128	0.1180	0.1066	0.1180	0.1152	0.1171

表13 不同参数组合的IGD值

Tab.13 IGD values for different parameter combinations

种群大小	迭代次数	改进GDE3	GDE3	NSGA-Ⅱ	NSGA-Ⅲ	CMOPSO	MOPSO	MSEA	CCGDE3	AdaW
200	200	0.1706	0.1807	0.2039	0.9006	0.2958	1.0211	0.3092	0.2373	0.3333
200	150	0.1760	0.1845	0.2080	1.2204	0.2944	1.2093	0.2798	0.3169	0.3528
200	50	0.1877	0.1906	0.2120	1.3374	0.2696	1.0900	0.3526	0.3626	0.5551
150	200	0.2045	0.2146	0.2437	0.7526	0.3714	1.2614	0.5921	0.3613	0.3896
150	150	0.2003	0.2136	0.2578	0.9966	0.3523	1.0941	0.4582	0.4743	0.3432
150	50	0.2206	0.2387	0.3401	1.5039	0.3533	1.3595	0.4741	0.5081	0.3995
100	200	0.2945	0.3142	0.3625	1.3260	0.4782	1.1390	0.4792	0.7204	0.5456
100	150	0.3194	0.3297	0.4161	1.8002	0.5070	1.1731	0.4830	0.6311	0.5680
100	50	0.3044	0.3154	0.3801	1.6657	0.4451	1.4481	0.5155	0.5356	0.6651

图8 各算法箱线图分析

Fig.8 Comparison box line diagram

表14 评价指数平均值比较

Tab.14 Evaluation index mean comparison

指标	NSGA-Ⅱ	改进GDE3	GDE3	CMOPSO	NSGA-Ⅲ	MOPSO	MSEA	CCGDE3	AdaW
HV	0.116 783	0.124 044	0.123 992	0.118 190	0.115 001	0.113 702	0.118 143	0.116 195	0.117 886
IGD	0.392 496	0.306 155	0.315 485	0.455 973	0.990 612	0.794 283	0.571 219	0.541 170	0.573 158
GD	0.049 896	0.047 850	0.049 358	0.047 926	0.049 170	0.056 666	0.048 536	0.053 175	0.048 786
Spacing	0.631 471	0.654 635	0.676 761	0.957 632	0.896 569	0.955 735	0.873 143	0.755 528	1.023 198
时间/s	0.241 710	0.657 990	0.721 960	1.031 230	0.499 310	0.353 980	8.334 900	0.313 600	7.722 720

表15 方差分析

Tab.15 Metric variance

指标	NSGA-Ⅱ	改进GDE3	GDE3	CMOPSO	NSGA-Ⅲ	MOPSO	MSEA	CCGDE3	AdaW
HV	0.000 003	0.000 001	0	0	0.000 003	0.000 004	4.760 000	0.000 001	0
IGD	0.000 298	0.000 200	0.000 384	0.001 330	0.018 000	0.028 800	0	0.019 600	0.012 500
GD	0.000 016	0.000 002	0.000 011	0.000 022	0.000 018	0.000 018	0.003 500	0.000 006	0.000 020
Spacing	0.003 240	0.000 104	0.000 116	0.005 240	0.061 600	0.013 400	0.000 016	0.021 400	0.025 300
时间/s	0.000 210	0.000 207	0.000 655	0.002 480	0.000 360	0.000 171	0.004 490	0.000 210	0.007 400

表16 优化算法的部分结果

Tab.16 Partial results of the optimization algorithm

算法	P_lin/W	v_s/（mm·min^-1）	v_f/（r·min^-1）	碳排放量/g	宽高比	粉末利用率/%
改进GDE3	615	400	0.5	88.600	5.71	19.6
	637	390	0.6	92.800	5.50	24.6
	658	412	0.4	90.000	5.73	20.6
GDE3	634	400	0.6	99.829	5.30	21.4
	682	399	0.7	103.191	5.00	26.3
	610	399	0.6	98.157	5.40	18.8
CCGDE3	669	409	0.8	99.920	4.75	24.5
	627	406	0.9	97.680	4.91	21.0
	573	408	0.9	93.600	5.17	16.0
NSGA-Ⅱ	524	410	0.8	89.800	5.40	9.7
	456	410	0.4	85.000	6.80	2.0
	629	409	0.9	97.000	4.80	20.0
NSGA-Ⅲ	568	409	0.7	92.800	5.10	14.0
	621	410	0.6	96.400	4.90	20.0
	686	410	0.7	101.300	4.60	26.0
MOPSO	487	390	0.6	87.300	5.70	4.4
	717	409	0.6	103.300	4.50	28.6
	606	409	0.7	95.500	5.00	18.7
CMOPSO	659	410	0.7	99.150	4.76	24.0
	558	380	0.8	92.210	5.24	4.0
	585	400	0.9	94.030	5.10	17.0
MSEA	644	399	0.6	100.500	5.40	22.0
	613	400	0.6	98.300	5.40	19.0
	625	394	0.7	100.500	5.40	37.0
AdaW	688	410	0.9	101.140	4.65	26.0
	551	409	0.9	91.750	5.27	13.0
	596	420	0.2	86.000	6.65	19.0

表17 灰色关联度

Tab.17 Grey correlation degree

$(P l i n, v s, v f)$	$(C T, η, ϕ)$	$r i$
637，390，0.6	92.8，24%，5.5	2.63
777，420，0.2	98.7，34%，5.59	2.55
658，412，0.4	90.0，20%，5.73	2.51
604，420，0.5	83.7，11%，5.82	2.48
632，418，0.6	86.5，16%，5.50	2.47
615，400，0.5	88.6，19%，5.71	2.32
795，419，0.2	100.5，36%，5.51	2.32

表17 灰色关联度

Tab.17 Grey correlation degree

$(P l i n, v s, v f)$	$(C T, η, ϕ)$	$r i$
637，390，0.6	92.8，24%，5.5	2.63
777，420，0.2	98.7，34%，5.59	2.55
658，412，0.4	90.0，20%，5.73	2.51
604，420，0.5	83.7，11%，5.82	2.48
632，418，0.6	86.5，16%，5.50	2.47
615，400，0.5	88.6，19%，5.71	2.32
795，419，0.2	100.5，36%，5.51	2.32

表18 优化结果对比

Tab.18 Comparison of optimization results

方案	优化目标	P_lin/W	v_s/（mm·min^-1）	v_f/（r·min^-1）	C_T/g	$η$	$ϕ$
1	C_T	300	450	0.2	53.9±3.2	3%±0.05%	8.0±0.09
2	$η$	895	300	0.6	150.8±3.0	39%±1.5%	4.48±0.050
3	$ϕ$	595	400	0.4	86.8±3.5	16%±1.4%	6.0±0.08
4	$C T & η & ϕ$	637	390	0.6	92.7±6.3	23%±2.0%	5.5±0.07
5	经验值	692	410	0.7	111.8±2.0	17%±2.2%	5.3±0.06

表18 优化结果对比

Tab.18 Comparison of optimization results

方案	优化目标	P_lin/W	v_s/（mm·min^-1）	v_f/（r·min^-1）	C_T/g	$η$	$ϕ$
1	C_T	300	450	0.2	53.9±3.2	3%±0.05%	8.0±0.09
2	$η$	895	300	0.6	150.8±3.0	39%±1.5%	4.48±0.050
3	$ϕ$	595	400	0.4	86.8±3.5	16%±1.4%	6.0±0.08
4	$C T & η & ϕ$	637	390	0.6	92.7±6.3	23%±2.0%	5.5±0.07
5	经验值	692	410	0.7	111.8±2.0	17%±2.2%	5.3±0.06

表19 优化前后对比

Tab.19 Comparison of before and after optimization

优化目标	优化值	经验值	优化幅度
碳排放	221.7±4.2	295.3±3.5	25%
粉末利用率	15.0±1.1	12.1±0.9	19%
宽高比	5.3±0.03	5.5±0.04	6%

图9 样品宏观形貌对比

Fig.9 Morphology comparison of components

图10 样品内部气孔对比

Fig.10 Comparison of internal porosity of component

图11 优化前后粗糙度对比

Fig.11 Roughness comparison

图12 磨痕三维形貌

Fig.12 Friction depth 3-dimensional map

图13 摩擦因数对比

Fig.13 Friction coefficient comparison

参考文献 16

[1]	XU X， BIAN H， LIU W， et al. Microstructure and Properties of the Tribaloy T-800 Coating Fabricated by Laser Cladding on the DZ125 Superalloy［J］. Journal of Thermal Spray Technology， 2023， 32（7）： 2112-2122.
[2]	COZZOLINO E， LOPRESTO V， BORRELLI D， et al. An Integrated Approach to Investigate the Energy Consumption for Manufacturing and Surface Finishing 3D Printed Inconel 718 Parts［J］. Journal of Manufacturing Processes， 2022， 79： 193-205.
[3]	LIU W， WEI H， LIU A， et al. Multi-index Co-evaluation of Metal Laser Direct Deposition： an Investigation of Energy Input Effect on Energy Efficiency and Mechanical Properties of 316l Parts［J］. Journal of Manufacturing Processes， 2022， 76： 277-290.
[4]	GE W， LI H， WEN X， et al. Mathematical Modelling of Carbon Emissions and Process Parameters Optimisation for Laser Welding Cell［J］. International Journal of Production Research， 2023， 61（15）： 5009-5028.
[5]	WU J， ZHANG C， LIAN K， et al. Carbon Emission Modeling and Mechanical Properties of Laser， Arc and Laser-arc Hybrid Welded Aluminum Alloy Joints［J］. Journal of Cleaner Production， 2022， 378： 134437.
[6]	INGARAO G， PRIARONE P C. A Comparative Assessment of Energy Demand and Life Cycle Costs for Additive- and Subtractive-based Manufacturing Approaches［J］. Journal of Manufacturing Processes， 2020， 56： 1219-1229.
[7]	PANDEY S， SRIVASTAVA R， NARAIN R， et al. Optimization of Process Parameters for Direct Energy Deposition of 15Cr₅Ni Precipitation Hardened Stainless Steel for Aircraft Parts Repair and Maintenance［J］. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers， Part C： Journal of Mechanical Engineering Science， 2022， 236（24）： 11505-11520.
[8]	ZHENG J， CHEN A， YAO J， et al. Combination Method of Multiple Molding Technologies for Reducing Energy and Carbon Emission in the Foundry Industry［J］. Sustainable Materials and Technologies， 2022， 34： e00522.
[9]	PAWANR S， GARG G K， ROUTROY S. Development of an Empirical Model to Quantify Carbon Emissions for Machining of Cylindrical Parts［J］. Environmental Science and Pollution Research， 2023， 30（8）： 21565-21587.
[10]	NI H， YAN C， GE W， et al. Integrated Optimization of Cutting Parameters and Hob Parameters for Energy-conscious Gear Hobbing［J］. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology， 2022， 118（5）： 1609-1626.
[11]	JIANG X， TIAN Z， LIU W， et al. An Energy-efficient Method of Laser Remanufacturing Process［J］. Sustainable Energy Technologies and Assessments， 2022， 52： 102201.
[12]	WANG W， TIAN G， ZHANG H， et al. A Hybrid Genetic Algorithm with Multiple Decoding Methods for Energy-aware Remanufacturing System Scheduling Problem［J］. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing， 2023， 81： 102509.
[13]	CHEN K， JIANG X， LIU W， et al. A Novel Multi-objective Optimization of High-power Laser Directed Energy Deposition Green Processes： a Case Study of Titanium Alloy［J］. Journal of Cleaner Production， 2025， 494： 144877.
[14]	段诚茂，曹华军，李洪丞，等. 基于碳效率的铝合金激光焊接工艺系统低碳优化方法［J］. 计算机集成制造系统， 2021， 27（5）： 1309-1318.
	DUAN Chengmao， CAO Huajun， LI Hongcheng， et al. Low-carbon Optimization Method of Aluminum Alloy Laser Welding Process System Based on Carbon Efficiency［J］. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2021， 27（5）： 1309-1318.
[15]	吴剑钊，孙家豪，张超勇，等. 光纤激光焊接的碳排放建模与多响应评价［J］. 机械工程学报， 2023， 59（7）： 186-199.
	WU Jianzhao， SUN Jiahao， ZHANG Chaoyong， et al. Carbon Emission Modeling and Multi-response Evaluation of Fiber Laser Welding［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2023， 59（7）： 186-199.
[16]	WU P， HE Y， LI Y， et al. Multi-objective Optimisation of Machining Process Parameters Using Deep Learning-based Data-driven Genetic Algorithm and TOPSIS［J］. Journal of Manufacturing Systems， 2022， 64： 40-52.