基于改进BP神经网络的FDM成型工艺参数反演.pdf

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1、第6期组合机床与自动化加工技术NO.62011年6月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueJun.2011文章编号:1001—2265(2011)06—0048一O4基于改进BP神经网络的FDM成型工艺参数反演采陈雪芳,张永康(苏州市职业大学机电工程系,江苏苏州215104)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

2、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2"-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。关键词:快速成型;FDM;神经网络;参数反演中图分类号:TP183;TH164文献标识码:ATheBackAnalysisofTechnologicalParametersforFDMUsingImprovedBPNeuralNetworkCHENXue—fang,ZHANG

3、Yong—kang(DepartmentofMechano—electricEngineering,SuzhouVocationalUniversity,JiangsuSuzhou215104,China)Abstract:Fortheproblemsofthequalitycontrolandthetechnologicalparametersselectioninrapidpro。totyping,themethodofcontrolprecisionisproposedthroughtheimprovedBPneutralne

4、twork.Accord。ingtothecharacteristicsofFDMprocess,theneutralnetworkmodelisestablishedbetweentheFDMtechnologicalparametersandthesizeerror/warpingdeformationbasedonneuralnetworktheoryandtheanalysisofthefactorsaffectingtheaccuracyofFDM.Theobtainednumericalresultsagreewellw

5、ithexoperimentalresults,whichshowthattheneuralnetworkmodelcanreflecttherelationshipbetweenthetechnologicalparametersandthesizeerror/warpingdeformation,anditwillprovideabasisfortheselec-tionoftechnologicalparametersinFDM.Keywords:rapidprototyping;FDM;neuralnetwork;param

6、etricinversion型已用在新产品开发的设计验证和样品的试制,也0引言可以用它来翻制模具、作为快速铸造用的熔模等,成快速成型(RapidPrototyping,RP)基于离散/堆为了产品快速制造的一种手段之一。积的思想,将一个物理实体复杂的三维加工,离散成FDM将各种丝材在喷头加热和熔化成半液态,一系列二维层片,然后逐点、逐面进行材料的堆积成然后被挤出,选择性地沉积在工作台上,层层堆积成型,是一种降维制造或者称增材制造技术。自1986型。成型过程复杂,受多种因素影响,使得成型件的年第一台快速成型设备SLA一1出现至今,20多

7、年来,精度难以保证。由于成型件精度是由多个成型参数世界上已有大约二十多种成型方法和工艺,其中熔共同决定的,成型工艺参数对产品精度的影响呈非融沉积成型(FusedDepositionModeling,FDM)或熔融线性变化,且各参数之间具有复杂的耦合关系,难以挤压成型(MeltedExtrusionModeling,MEM)是应用建立统一的数学公式。在原型制作时,大多数用户较广泛的快速成型方法之一。用FDM制作的原只尝试使用制造商初始提供的工艺参数进行设置,收稿日期:2010—1l—O1;修回日期:2011—12一O8基金项目:江苏省

8、数字化制造技术重点建设实验室开放基金项目(HYDML20806)作者简介:陈雪芳(1963一),女,江苏常州人,苏州市职业大学机电工程系教授,硕士,主要从事机械CAD/CAM、RE/RP的教学与研究等,(E—mail)chenxf@1

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