【摘 要】
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针对选区激光烧结过程中收缩变形问题,采用正交实验与测量的方法获得训练样本,分别应用BP神经网络与基于遗传算法优化的支持向量回归算法（GA-SVR）,建立了针对聚苯乙烯（PS）材料的
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,中国航天科工集团第二研究院七0六所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71601009)
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针对选区激光烧结过程中收缩变形问题,采用正交实验与测量的方法获得训练样本,分别应用BP神经网络与基于遗传算法优化的支持向量回归算法（GA-SVR）,建立了针对聚苯乙烯（PS）材料的工艺参数与收缩率之间的定量预测模型,进一步应用自适应变异的粒子群算法对定量模型进行参数寻优。结果表明,基于相同的训练样本,GA-SVR算法相比BP神经网络来说拥有好的预测性能,在此基础上应用粒子群算法寻优得到了预热温度85℃、激光功率19.8 W、扫描速度2590 mm/s、铺粉层厚0.1 mm、支撑厚度1 mm的最优工艺参数组
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