基于IPSO-WRF的选择性激光烧结件气泡溶解时间预测模型

张天瑞; 魏铭琦; 高秀秀

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基于IPSO-WRF的选择性激光烧结件气泡溶解时间预测模型

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针对选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)件成型过程中因气泡导致的质量缺陷问题,提出一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化的加权随机森林(Weighted Random Forest,WRF)预测方法,用于实现气泡溶解时间的有效预测。该方法利用IPSO算法优化WRF分裂属性个数和决策树数量两个关键参数,构建IPSO-WRF预测模型。数值实例表明,与PSO-RF,PSO-KELM预测模型的预测结果相比,基于相同的训练样本和测试样本,气泡溶解时间IPSO-WRF的预测模型能够获得误差更小且更接近于实际值的输出结果。MAE,MAPE,RMSE指标表明,IPSO-WRF预测模型具有比PSO-RF模型和PSO-KELM模型更高的非线性拟合能力和预测精度。最后,通过敏感性分析确定对气泡溶解时间影响最显著的输入参数,为SLS技术的发展提供理论依据。

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来源
《计算机科学》 |2021年第s02期|638-643|共6页
作者
张天瑞; 魏铭琦; 高秀秀;
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作者单位

沈阳大学机械工程学院;

沈阳110041;

东北大学机械工程与自动化学院;

沈阳110819;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机辅助机械制造;
关键词
选择性激光烧结; 气泡溶解时间; 改进粒子群算法; 加权随机森林; 参数敏感性分析;

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