基于BAS算法优化的电弧增材制造焊道尺寸预测

目的 为提高实际应用中电弧增材制造对工艺参数的选取效率及成形形貌的控制效果,建立高效且精准的成形尺寸预测模型,实现对焊道尺寸的合理预测。方法 在单层单道CMT电弧增材制造实验的基础上,建立基于天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化BP神经网络的焊道尺寸预测模型,利用BAS算法实现对BP神经网络初始权值和阈值的优化,可以实现预测不同工艺参数(焊接速度、送丝速度、干伸长)下焊道的成形尺寸(熔宽、余高)。利用试验验证BAS-BP预测模型的性能,与现有模型进行对比,结果 结果表明该模型具有较高精度的预测效果,能够有效映射工艺参数与焊道尺寸之间的非线性关系,印证了该模型具有良好的拟合和泛化能力,同时其对焊道熔宽和余高的预测误差分别不超过0.2、0.12 mm,预测平均误差率均不超过6%,相对于其他预测模型表现出较好的准确性和稳定性。结论 BAS-BP神经网络预测模型的输出误差较小,网络训练收敛速度加快,避免了过拟合及欠拟合的风险,有效提高了预测模型的泛化能力和预测精度,可以实现一定工艺参数范围内的焊道尺寸预测,为后续电弧增材的实时预测及控制参数应用提供了技术支持。