BP神经网络优化MEM200快速成形机工艺参数减少翘曲变形

本文主要探讨了基于BP神经网络的工艺参数优化方法应用于MEM200快速成形机，针对FDM（熔融堆积成形）制件常见的翘曲变形问题进行深入研究。论文首先对影响FDM制件翘曲变形的多个工艺参数进行了深入分析，包括但不限于原形材料特性、打印速度、层厚、填充密度和支撑结构等，这些都是影响成形精度的关键因素。 通过对MEM200快速成形机的特点进行结合，作者确定了五个主要的工艺参数作为影响翘曲变形的核心要素。这些参数的选择是基于实际生产过程中的经验和理论分析，确保了研究的实用性和针对性。接着，作者采用正交试验设计进行实验研究，通过这种方法系统地评估这些参数对翘曲变形和成形时间的影响，从而为构建神经网络预测模型提供了丰富的数据集。 神经网络，具体来说是BP（Back Propagation，反向传播）网络，被用来建立翘曲变形和成形时间的预测模型。BP网络因其强大的非线性建模能力，能够处理这种复杂的工艺参数与质量之间的关系。通过贝叶斯正则化算法，作者优化了神经网络的结构，提高了其预测精度，确保了对翘曲变形和成形时间的准确预测。 进一步，作者利用优化算法，如遗传算法或粒子群优化算法，结合Matlab编程环境，实现了工艺参数的优化过程。这个阶段的目标是找到一组最优参数组合，能够在减少翘曲变形的同时，维持或优化成形效率。经过实际的成形验证，结果表明，这种方法显著降低了FDM制件的翘曲变形，从而提高了成形件的质量。 总结来说，这篇论文通过深入研究工艺参数与翘曲变形的关系，利用神经网络技术和优化算法，为MEM200快速成形机的工艺优化提供了一种有效的解决方案。这不仅有助于提高FDM制件的精度，也为其他类似快速成形设备的参数优化提供了宝贵的经验和参考。该研究对于提升快速成形技术在工业生产中的应用具有重要的理论和实践意义。