基于教-学优化算法的熔融沉积成型快速成型工艺优化

快速成型工艺的基于教-学优化算法在熔融沉积成型中的应用 快速成型工艺是近年来制造业中的一种新兴技术，旨在满足市场快速变化的客户需求和环境规范。熔融沉积成型（FDM）是快速成型工艺中的一种重要技术，能够快速生产高质量的产品。但是，FDM工艺的性能受到多个因素的影响，如构建时间、产品质量、尺寸精度、生产成本、模型的机械和摩擦学特性等。 为了优化FDM工艺的性能，基于教-学优化算法（TLBO）和非支配排序TLBO（NSTLBO）算法被提出。TLBO算法是一种基于教学优化的算法，能够解决单目标和多目标优化问题。NSTLBO算法是TLBO算法的后验版本，结合了非支配排序概念和拥挤距离分配机制，能够在单次模拟运行中获得密集的Pareto最优解集。 与遗传算法（GA）和量子粒子群优化算法（QPSO）相比，TLBO算法和NSTLBO算法具有更好的优化性能。NSTLBO算法的结果与非支配排序遗传算法（NSGA-II）和意愿函数的方法进行了比较，每个问题的帕累托最优解集获得和报告。 本文还讨论了FDM工艺的多目标优化问题，包括构建时间、产品质量、尺寸精度、生产成本等多个性能指标。NSTLBO算法能够有效地解决这些问题，获得最优的FDM工艺参数，提高FDM工艺的性能和效率。 基于教-学优化算法在熔融沉积成型中的应用能够提高快速成型工艺的性能和效率，为制造业提供了一种新的技术手段。该技术的应用前景广阔，能够满足制造业的多样化需求和环境规范。 知识点： 1. 快速成型工艺是一种新兴技术，旨在满足市场快速变化的客户需求和环境规范。 2. 熔融沉积成型（FDM）是快速成型工艺中的一种重要技术，能够快速生产高质量的产品。 3. 基于教-学优化算法（TLBO）和非支配排序TLBO（NSTLBO）算法能够优化FDM工艺的性能。 4. NSTLBO算法结合了非支配排序概念和拥挤距离分配机制，能够在单次模拟运行中获得密集的Pareto最优解集。 5. NSTLBO算法能够有效地解决FDM工艺的多目标优化问题，包括构建时间、产品质量、尺寸精度、生产成本等多个性能指标。 6. 基于教-学优化算法在熔融沉积成型中的应用能够提高快速成型工艺的性能和效率，为制造业提供了一种新的技术手段。