| FDM成形件精度预测模型的建立 |
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| 引用本文： | 孙春华.FDM成形件精度预测模型的建立[J].机械科学与技术(西安),2010(3). |
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| 作者姓名： | 孙春华 |
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| 作者单位： | 苏州市职业大学机电工程系; |
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| 基金项目： | 江苏省数字化制造技术重点建设实验室开放基金项目(HYDML-0806)资助 |
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| 摘 要： | 熔融沉积成形(FDM)是快速成型(RP)最有发展前途的工艺之一,掌握提高成形件精度的控制方法是推广其应用的重要途径。在分析FDM成形件精度影响因素的基础上,提出应用误差反向传播(BP)神经网络建立预测精度模型的方法。将主要影响因素作为BP神经网络模型的输入参数,并根据最小预测误差选择输入层和中间层的维数,确定了BP模型结构。利用多组实验数据进行模型训练,建立了BP神经网络模型。模型预测与实验测量的对比结果表明,模型的预测误差在6%以内,具有很高的预测精度,可以指导实际应用。
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| 关 键 词： | 快速成型 FDM BP神经网络 精度预测模型 |
A Model for Predicting the Precision of an FDM Rapid Prototype |
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| Sun Chunhua.A Model for Predicting the Precision of an FDM Rapid Prototype[J].Mechanical Science and Technology,2010(3). |
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| Authors: | Sun Chunhua |
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| Affiliation: | Department of Mechano-Electronic Engineering/a>;Suzhou Vocational University/a>;Suzhou 215104 |
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| Abstract: | Fused deposition modeling(FDM) is one of the most promising rapid prototype(RP) technologies.Methods for improving prototyping precision is crucial for its wide application.Based on analysis of factors of influencing the precision of prototype during FDM,a novel approach of establishing a BP neural network model to predict FDM prototyping precision was proposed in this paper.Some key factors were confirmed to be the feature parameters of BP neural networks.The dimensional numbers of input layer and middle h... |
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| Keywords: | RP FDM BP neural network precision prediction model |
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