基于BP神经网络的覆膜砂选择性激光烧结件精度预测

发布时间：2017-09-05 16:23

  本文关键词：基于BP神经网络的覆膜砂选择性激光烧结件精度预测

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【摘要】：采用正交试验与反向传播(BP)神经网络结合的方法对覆膜砂选择性激光烧结的工艺进行优化。运用BP神经网络建立尺寸精度(xy向收缩)与选择性激光烧结工艺参数之间的预测模型,利用正交试验样本对所建立的神经网络进行训练,形成输入与输出之间的高度映射关系,并验证神经网络模型的可行性。在此基础上,预测各因素在不同水平下覆膜砂选择性激光烧结件的最优精度。
【作者单位】： 九江职业技术学院;
【关键词】： 正交试验 BP神经网络 覆膜砂 选择性激光烧结 精度
【分类号】：TG24
【正文快照】： 覆膜砂的选择性激光烧结(SLS)技术是将先进的快速成型技术与传统的铸造技术结合起来,快速得到铸造用型芯和型腔等,消除在试验阶段因零件结构更改而使模具作废的风险,降低了生产周期和成本。然而覆膜砂的选择性激光烧结技术是一个多因素耦合的复杂热物理化学过程,其烧结质量预

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