选择性激光烧结工艺参数优化与成型件精度预测模型研究

发布时间：2020-07-03 09:17

【摘要】：选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,简称SLS)是近年来迅速发展的增材制造技术的分支。由于其具有选材广泛、制造柔性高、无需设计构造支撑和材料利用率高等优点,成为当下制造企业的关注焦点。目前针对SLS成型件加工工艺参数的制定尚未有具体且科学的系统指导,多数情况下根据历史经验或利用标准的学习算法来确定,其结果无法很好的满足SLS成型件成型精度的要求。本文以SLS成型件为研究对象,以减少成型件的翘曲变形和圆柱度误差为目标,利用有限元数值模拟与实验研究相结合,针对影响打印精度的加工工艺参数进行研究分析,并建立相应的优化预测模型,用于指导SLS成型件加工工艺参数的设计与制定。首先,阐述SLS的PS粉末累加机理和成型机理,分析影响成型件精度的主要因素。然后利用ANSYS有限元分析软件,构建了SLS成型件烧结过程的三维瞬态有限元模型。在考虑了热传导、热对流、热辐射和随温度变化的热物性参数的条件下,使用APDL参数化语言实现了高斯热源的移动施加,模拟平行同侧扫描和环形扫描下的烧结成型过程,并分析两种扫描方式下对应的温度场和应变情况。仿真和实验结果均表明,在圆柱形模型下,平行同侧扫描方式在翘曲变形度上要优于环形扫描,并用于后续的优化预测研究。其次,基于有限元仿真结果,在设备、材料和工艺边界确定时,利用正交试验设计SLS成型件在不同激光功率、扫描速度、扫描间距和分层厚度参数组合下的实验,获取实验数据,采用方差分析法分析成型件加工工艺参数与翘曲变形度和圆柱度之间的映射关系,然后以翘曲变形和圆柱度误差最小为目标,选取最优打印参数组合。最后,在有限元仿真与大量实验测量数据的基础上,针对SLS中的成型件精度难以预测、工艺参数难以选择以及BP神经网络自有缺陷,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化的BP神经网络建立SLS烧结件精度预测模型,并利用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型。模型以激光功率、扫描速度、扫描间距和分层厚度为变量,以成型件的翘曲变形和圆柱度误差为目标,构建工艺参数与成型件精度间的非线性关系,并将预测的结果与标准BP神经网络进行对比,表明了PSO-BP神经网络模型具有良好的全局搜索能力和收敛性,精度预测更加准确,对合理选择加工工艺参数具有实际指导作用。
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TF046.4

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本文编号：2739473