基于支持向量回归的定向能量沉积熔道尺寸预测

• 作者: 姚望 杨永强 黄延禄
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 激光技术 定向能量沉积 熔道尺寸预测 支持向量回归 核函数 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 激光制造
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL202047.0802007

摘要

定向能量沉积过程的智能化建模有助于解决沉积制造精度低的问题.以沉积工艺参数(激光功率、送粉速率、扫描速率、喷嘴高度)为输入、熔道宽度和高度为输出设计实验,建立基于高斯径向(RBF)核函数的支持向量回归(SVR)模型,采用该模型对熔道尺寸进行预测,并采用改进的粒子群优化(PSO)算法对RBF-SVR的超参数进行自动全局寻优.结果 表明:RBF-SVR预测熔道宽度和高度的平均相对误差分别为4.58％和5.33％,小于反向传播(BP)神经网络预测的平均相对误差(6.72％和7.96％);所建模型适用于定向能量沉积熔道尺寸的预测,并能对沉积成型工艺参数的选取提供帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永强		127	1716	22.0	36.0
2	黄延禄		13	103	6.0	10.0
3	姚望		1	0	0.0	0.0