Effect of multi-parameter optimization of water-laser coupling device and nozzle geometry on the stability of water-guided laser beam
Notice bibliographique
Résumé
The stability of the water jet flow used in water-guided laser processing plays a crucial role in determining the quality of the processing process. The present study aims to investigate the effect of water-laser coupling device and nozzle geometry on the stable length of a water-guided laser beam. A numerical model is developed to analyze the internal flow field within the coupling device. Computational fluid dynamics (CFD) simulations are employed to examine how variations in cone nozzle's length-to-diameter ratio, divergence angle, nozzle aperture, and inlet pressure that affect the flow characteristics of water jet. Subsequently, the Latin Hypercube experimental design method is employed to establish parameter samples and construct a Kriging approximation model for the stable length of water-guided laser beam. The Multiple Island Genetic Algorithm (MIGA) is utilized for global optimization of the approximation model, while CFD methods are employed to analyze and validate the optimization results. Finally, experimental verification was conducted to determine the stable length of water-guided laser beam generated by the optimized cone nozzle structure. The research findings demonstrate that the optimized nozzle structure can compensate for approximately 21 mm in the stable distance of water-guided laser beam under the pressure of 5.0 MPa. This study provides valuable guidance for enhancing the performance and engineering applications of laser micro-jet processing technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».