医用3D打印批次智能排样研究

发布时间：2022-06-02 22:31

　　针对3D打印批次排样问题,本文提出一种基于CHNN人工神经网络的3D打印批次排样方法。通过对3D打印批次排样问题数学模型的建立,构建了CHNN人工神经网络的能量函数,并用遗传算法优化神经网络的权值。通过程序设定,得到了3D打印批次排样方案。通过实例验证,该算法计算有效,提高了工件的加工效率。 

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 排样问题的求解
    1.1 排样问题数学模型建立
    1.2 CHNN用于排样问题算法设计
    1.3 遗传算法优化CHNN神经网络
2 排样问题实例验证
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]3D打印技术在医学中的应用进展[J]. 杨新宇,詹成,李明,代曦煜,冯明祥.  复旦学报(医学版). 2016(04)
[2]3D打印技术的应用与发展前景[J]. 王聪聪,詹仪.  出版与印刷. 2014(04)
[3]基于网络的钣金件展开排样系统设计[J]. 王红涛,廖敏.  机械设计与制造. 2011(05)
[4]优化排样问题研究及其发展[J]. 张立驰,李健.  制造业自动化. 2010(05)



本文编号：3653208