基于改进神经网络算法的增材制造刀轨优化研究及应用.pdf
摘要
选择性激光烧结(SlectingLaserSintering,SLS)是一种增材制造(Additive
Manufacturing,AM)工艺,针对其在加工中存在空走路径较大,成型表面较粗糙等
问题,本文在已有方法研究基础上,结合动态规划方法,提出贝叶斯优化BP神经网
络(BO-BP神经网络)路径优化模型,通过确定最短空走路径和最小热梯度的刀轨
路径,并使用全部具有最小空走路径的路径集合作为神经网络的数据集,以此提升
神经网络的计算速度和运行效率,提高SLS成型质量。
首先,采用动态规划方法,对给定的激光网格进行优化,获得合格的路径以确
保激光烧结过程中能够充分覆盖所需烧结区域,以此提高材料的密实性和力学性能;
建立基于导热微分方程的SLS模型,精确预测激光烧结过程中的温度分布,通过数
值模拟,获得各个网格节点的最终温度值,计算材料网格内部节点的温度梯度值,
以此构建神经网络的训练数据集;其次,将激光路径转化为灰度路径图像,采用基
于贝叶斯优化和反向传播神经网络的BO-BP神经网络算法对图像进行训练,该算法
可以有效地学习和优化激光路径,进一步提高SLS的成型质量;最后,通过对多种
优化算法的预测结果比对,得出BO-BP神经网络算法预测精度达到98.5%,空走距
离减小85%,通过建立刀轨优化GUI界面,实现数据输入和刀轨优化结果的输出,
为提高SLS生产效率并降低生产成本提供行之有效的解决方案。
关键词:增材制造,刀轨优化,BO-BP神经网络,热梯度,成型质量
Researchandapplicationoftoolpathoptimizationinadditive
manufacturingbasedonimprovedneuralnetworkalgorithm
Abstract
SelectiveLaserSintering(SLS)isanadditivemanufacturing(AM)process.Inresponse
totheproblemsoflargeemptypathandroughformingsurfaceduringprocessing,thispaper
proposesaBayesianoptimizedBPneuralnetwork(BO-BPneuralnetwork)path
optimizationmodelbasedonexistingmethodsanddynamicprogrammingmethods.By
determiningtheshortestemptypathandtheminimumthermalgradientofthetoolpath,and
usingallpathsetswiththesmallestemptypathasthedatasetoftheneuralnetwork,the
calculationspeedandoperationalefficiencyoftheneuralnetworkareimproved,andthe
SLSformingqualityisimproved.
Firstly,usingdynamicprogrammingmethod,thegivenlasergridisoptimizedtoobtain
aqualifiedpathtoensurethattherequiredsinteringareacanbefullycoveredduringthe
lasersinteringprocess,therebyimprovingthecompactnessandmechanicalpropertiesofthe
material;EstablishanSLSmodelbasedonthermalconduc