基于广义回归神经网络的选区激光烧结成形收缩率研究

发布时间：2018-03-24 22:08

  本文选题：激光烧结　切入点：增材制造　出处：《铸造技术》2017年07期

【摘要】：针对激光烧结增材制造过程中出现的几何尺寸误差问题,采用正交实验与测量的方法获得训练样本,依据广义回归神经网络,建立了选择性激光烧结过程中工艺参数与成形收缩率之间的定量模型,以预测收缩率。定性分析了预热温度与支撑厚度对收缩率的影响,得到了各因素对收缩率影响的权重,并分析了主要因素间的交互作用。通过定性分析与定量预测,可为烧结过程中优化控制收缩提供一个新思路。
[Abstract]:Aiming at the problem of geometric dimension error in laser sintering, the training samples were obtained by orthogonal experiment and measurement, and the training samples were obtained according to the generalized regression neural network. A quantitative model between process parameters and forming shrinkage was established to predict shrinkage. The effects of preheating temperature and support thickness on shrinkage were analyzed qualitatively, and the weight of each factor on shrinkage was obtained. Through qualitative analysis and quantitative prediction, a new idea for optimizing shrinkage control in sintering process is provided.
【作者单位】： 北京科技大学机械工程学院;黑龙江科技大学先进制造研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51274043;71601009)
【分类号】：TB383.3;TN249

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本文编号：1660214