基于支持向量回归的定向能量沉积熔道尺寸预测

摘要：

定向能量沉积过程的智能化建模有助于解决沉积制造精度低的问题.以沉积工艺参数(激光功率、送粉速率、扫描速率、喷嘴高度)为输入、熔道宽度和高度为输出设计实验,建立基于高斯径向(RBF)核函数的支持向量回归(SVR)模型,采用该模型对熔道尺寸进行预测,并采用改进的粒子群优化(PSO)算法对RBF-SVR的超参数进行自动全局寻优.结果 表明:RBF-SVR预测熔道宽度和高度的平均相对误差分别为4.58％和5.33％,小于反向传播(BP)神经网络预测的平均相对误差(6.72％和7.96％);所建模型适用于定向能量沉积熔道尺寸的预测,并能对沉积成型工艺参数的选取提供帮助.

关键词：激光技术、定向能量沉积、熔道尺寸预测、支持向量回归、核函数、粒子群优化

所属期刊栏目：47

分类号：TN249(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家科技重大专项

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：91-97