基于BOHB-BP的增材制造成型件质量预测方法

摘要：

表面粗糙度和拉伸强度是衡量熔融沉积制造(FDM)成型件质量的重要指标,但由于FDM工艺参数众多,且与FDM成型件质量之间呈现非线性关系,因此传统方法难以准确预测这两项指标.为此,提出一种贝叶斯超频道优化算法(BOHB)与BP神经网络相结合的FDM 3D打印成型件质量预测方法以提高预测精度与稳定性.将层厚、扫描次数和填充间隔这三个工艺参数作为模型的输入;利用BOHB算法对BP神经网络的超参数进行优化得到BOHB-BP模型;使用中心复合实验获取表面粗糙度和拉伸强度的实验数据,在以上两种数据集上根据留一法验证模型的精度与稳定性;将模型BOHB-BP与模型GA-BP和BP的预测情况进行对比实验,证明了所提方法在不同数据集上均有更好的预测精度与稳定性.

关键词：熔融沉积制造、质量预测、贝叶斯超频道优化算法、留一法、BP神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TH164

在线出版日期：2023-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2733-2742