基于改进BP神经网络的FDM成型工艺参数反演

• 作者: 张永康 陈雪芳
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 快速成型 FDM 神经网络 参数反演
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 48-51
• 分类号: TP183|TH164
• 字数: 4304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2011.06.013

摘要

针对快速成型中的质量控制和成型件工艺参数选择所遇到的困难,提出应用误差反向传播(BP)神经网络建立控制精度模型的方法.根据FDM成型工艺的特点,在分析成型件精度影响因素的基础上,基于改进BP神经网络理论,建立了FDM工艺参数与模型的尺寸误差、翘曲变形之间的神经网络模型,由该模型参数反演计算得到的数值结果和实验结果吻合较好,说明该神经网络模型能定量地反映出工艺参数与尺寸误差、翘曲变形之间的关系,该模型对指导FDM成型工艺参数的选择具有一定的指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雪芳	苏州市职业大学机电工程系	17	73	4.0	8.0
2	张永康	苏州市职业大学机电工程系	16	60	4.0	7.0