01 引言

       人工智能(AI)是指用算法让机器行为模拟人类行为，是当今时代最流行的技术，包括机器学习(ML)，启发式算法(HA)等。ML的主要目标让计算机模拟人类的学习行为，使计算机系统能够自主从数据中建立相应模型，面对未知的数据时可以根据建立的模型做出预测或优化，用来提升性能。元启发式算法(MA)是一种在不同情景下无需对算法结构进行更改，处理问题极具灵活性的算法。它们往往能避免局部优化，而是以特定方式遍历整个参数空间，得到全局最优解的近似解。在如今以数字化，智能化和网络化为核心的智能制造时代，AI在制造中的作用十分重要。将ML结合超快激光加工技术是未来超快激光加工发展的重要趋势。

02 计算智能与机器学习

2.1 神经网络(Neural networks)

       人工神经网络是最受欢迎的机器学习模型之一。图1为经典的神经网络模型，信号路径从神经单元的第一层遍历到最后一层。神经网络又可以细分为很多模型，如反向传播神经网络，广义回归神经网络和卷积神经网络等。这些神经网络在分类，聚类和回归任务上有各自的优点。选择合适的神经网络进行激光材料加工结果的预测和分类十分关键。
2.2 元启发式算法

       元启发式算法可以分为基于自然界中进化的算法，基于物理过程的算法以及基于生物社会行为的算法三大类。在已有加工质量指标的情况下，尽可能地减少成本和缩短加工时间在工业应用中是必不可少的，可以在不依赖人为经验的条件下提高生产力，而元启发式算法因其全局优化的能力刚好胜任这项工作。这对基于人工智能的激光材料加工技术工业化普及提供了良好助力。在激光材料加工中，常用的算法是遗传算法，粒子群优化算法和模拟退火算法。遗传算法是受到自然界进化启发的算法，遵循“优胜劣汰，适者生存”的原则，在参数优化中，随着迭代次数的增加逐步剔除掉高成本，低效率，低质量的参数组合，获得绩效最高的工艺参数。

03 AI在激光加工中的应用

3.1 AI在激光焊接过程中的应用

       AI已广泛用于激光焊接性能的分类、评估和预测。在异种材料的焊接中，通过图像分割可以提取不同种材料焊缝特性。如图2所示，通过基于遗传算法的图像分割方法可以准确分割图像并提取焊缝特征；通过神经网络建模，可以获得同时预测焊缝几何形状和温度分布，从而得到需要的几何形状和工艺参数；在激光钎焊的焊道几何形状优化中，整个过程是非线性问题，很难通过经验参数去确定复合工艺需求的形状，因此反向传播神经网络结合遗传算法既可以优化工艺参数，也可预测焊道形状，模型已被证明可以指导不锈钢激光钎焊的过程。
3.2  AI在激光微加工中的应用

       激光加工是激光束焦点处的高能量密度导致材料熔化和蒸发的热分离过程。在加工过程中通入保护气体，不仅可以有效防止热过程中的氧化行为发生，而且可以辅助烧蚀羽流的排出，防止在内壁形成重铸层，优化加工质量。极限学习机ELM作为一种具有单层隐藏节点的用于分类或回归的前馈神经网络，在对激光切割玻璃纤维复合材料中可以十分有效地预测HAZ，相关系数高于0.99。模拟退火算法是一种受到退火过程这一物理现象启发的算法，可以在全局连续的解空间中寻找最优的工艺参数设置。电压、焦点位置和脉冲持续时间均选择特定的可控激光参数，以优化激光强化后的晶粒尺寸和表面粗糙度。图3显示了优化后的形貌和未优化的形貌对比。
04 总结

       本文主要探讨了人工智能（AI）在激光材料加工中的应用，重点介绍了机器学习（ML）和元启发式算法（MA）在优化加工过程中的作用。在激光焊接中，AI通过图像分割和神经网络建模，能够准确预测焊缝的几何形状和温度分布，优化焊接工艺参数；在激光微加工中，ML和MA（如极限学习机和模拟退火算法）在激光切割和表面处理中能够有效预测热影响区（HAZ）并优化加工参数，从而提高加工质量。随着智能制造的发展，AI在激光加工中的应用前景广阔，未来有望进一步推动激光加工技术的智能化和自动化。