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（1）激光清洗系统搭建与复合漆层试验设计分析  
针对飞机、轮船、地铁等大型构件复合漆层在服役过程中出现的漆层老化、龟裂、起皮及脱落等损伤问题，本研究基于“部分褪漆”维修理念，搭建了一套完整的激光清洗系统。该系统以脉冲光纤激光器为核心，配合水冷机、除尘装置与六轴机器人协同作业，实现了对复合漆层的高精度、可控清洗。为系统研究激光工艺参数对除漆质量的影响，采用Box-Behnken试验设计方法，以激光功率、扫描速度、脉冲频率和重复扫描次数为关键工艺参数，设计多因素多水平试验方案。通过对试验样件进行激光清洗，获取了不同参数组合下的除漆厚度与表面粗糙度数据，并对其进行了初步统计分析。结果表明，除漆厚度随激光功率和重复扫描次数的增加而增大，但过高的功率或扫描次数会导致基材损伤；表面粗糙度则随扫描速度的提高先减小后增大，存在明显的非线性关系。这一阶段的工作为后续建模与优化提供了可靠的数据基础。

（2）基于响应面法的除漆质量建模与参数优化  
利用响应面法（RSM）构建了除漆厚度与表面粗糙度的二阶回归预测模型，并通过方差分析（ANOVA）验证了模型的显著性与可靠性。模型分析表明，激光功率和扫描次数对除漆厚度的影响最为显著，而扫描速度与功率的交互作用对表面粗糙度具有重要影响。通过绘制响应面图和摄动图，直观揭示了各工艺参数及其交互项对清洗质量的耦合效应。在此基础上，以30μm目标除漆厚度和较低表面粗糙度为优化目标，设定约束条件并进行多目标参数优化。响应面法优化得到的最佳工艺参数组合经过验证试验，结果显示实际除漆厚度与预测值误差小于5%，表面粗糙度也符合预期要求，表明响应面法在激光除漆质量预测与优化中具有良好的工程适用性，为实现漆层可控去除提供了初步解决方案。

（3）机器学习与多目标优化算法的集成应用及系统开发  
为进一步提升预测精度与优化效果，采用支持向量机回归（SVR）、BP神经网络和随机森林三种机器学习方法对工艺参数与除漆质量进行非线性映射建模。通过比较决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）等指标，发现SVR模型在小样本条件下表现最优。为进一步提高其泛化能力，引入粒子群算法（PSO）对SVR的超参数（如惩罚系数C、核函数参数γ）进行自适应优化，构建了PSO-SVR混合预测模型。该模型在测试集上的预测误差较传统SVR显著降低。基于PSO-SVR模型设计适应度函数，结合非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行多目标优化，求解出满足不同除漆厚度和表面粗糙度要求的Pareto最优解集。验证试验表明，NSGA-Ⅱ优化后的工艺参数组合在控制精度和稳定性方面均优于响应面法结果。最终，基于MATLAB App Designer开发了集成参数预测、多目标优化和结果可视化功能的激光除漆质量优化系统，用户可通过界面输入目标值快速获取推荐工艺参数，大幅提升了激光清洗工艺规划的智能化水平与工程应用效率。

data = readmatrix('expt_data.xlsx');
X = data(:, 1:4);  % 输入特征：激光功率、扫描速度、频率、扫描次数
Y1 = data(:, 5);   % 输出1：除漆厚度
Y2 = data(:, 6);   % 输出2：表面粗糙度

% 数据归一化
X_norm = (X - min(X)) ./ (max(X) - min(X));
Y1_norm = (Y1 - min(Y1)) / (max(Y1) - min(Y1));
Y2_norm = (Y2 - min(Y2)) / (max(Y2) - min(Y2));

% PSO优化SVR超参数（以除漆厚度预测为例）
svr_model = fitrsvm(X_norm, Y1_norm, 'KernelFunction','rbf', 'OptimizeHyperparameters','auto', ...
    'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus', ...
    'MaxObjectiveEvaluations', 50, 'ShowPlots', false));

% 使用最优参数重新训练SVR模型
best_params = svr_model.HyperparameterOptimizationResults.XAtMinObjective;
svr_final = fitrsvm(X_norm, Y1_norm, 'KernelFunction','rbf', ...
    'BoxConstraint', best_params.BoxConstraint, ...
    'KernelScale', best_params.KernelScale);

% 定义NSGA-II适应度函数
fitnessfcn = @(params) predictQuality(params, svr_final, min(X), max(X), min(Y1), max(Y1));
nvars = 4;   % 优化变量个数
lb = [0, 0, 0, 0];   % 变量下限
ub = [1, 1, 1, 1];   % 变量上限（归一化后）

% 运行NSGA-II优化
options = optimoptions('gamultiobj','PopulationSize',50,'ParetoFraction',0.7,...);
[params_opt, fval] = gamultiobj(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [], lb, ub, options);

% 反归一化获取实际参数
actual_params = params_opt .* (max(X) - min(X)) + min(X);

% 结果可视化
scatter3(actual_params(:,1), actual_params(:,2), fval(:,1), 'filled');
xlabel('激光功率 (W)');
ylabel('扫描速度 (mm/s)');
zlabel('除漆厚度 (μm)');

% 辅助函数：预测清洗质量
function f = predictQuality(params, svr_model, X_min, X_max, Y_min, Y_max)
    X_real = params .* (X_max - X_min) + X_min;
    X_pred_norm = (X_real - X_min) ./ (X_max - X_min);
    Y_pred_norm = predict(svr_model, X_pred_norm);
    f = Y_pred_norm * (Y_max - Y_min) + Y_min;
end

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