基于BP神經網絡的覆膜砂選擇性激光燒結件精度預測
本文關鍵詞:基于BP神經網絡的覆膜砂選擇性激光燒結件精度預測
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【摘要】:采用正交試驗與反向傳播(BP)神經網絡結合的方法對覆膜砂選擇性激光燒結的工藝進行優(yōu)化。運用BP神經網絡建立尺寸精度(xy向收縮)與選擇性激光燒結工藝參數之間的預測模型,利用正交試驗樣本對所建立的神經網絡進行訓練,形成輸入與輸出之間的高度映射關系,并驗證神經網絡模型的可行性。在此基礎上,預測各因素在不同水平下覆膜砂選擇性激光燒結件的最優(yōu)精度。
【作者單位】: 九江職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】: 正交試驗 BP神經網絡 覆膜砂 選擇性激光燒結 精度
【分類號】:TG24
【正文快照】: 覆膜砂的選擇性激光燒結(SLS)技術是將先進的快速成型技術與傳統(tǒng)的鑄造技術結合起來,快速得到鑄造用型芯和型腔等,消除在試驗階段因零件結構更改而使模具作廢的風險,降低了生產周期和成本。然而覆膜砂的選擇性激光燒結技術是一個多因素耦合的復雜熱物理化學過程,其燒結質量預
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,本文編號:799019
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