基于数据驱动的电子束成型智能决策方法

王材桦; 杨帆

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为实现预测电子束成型过程中的熔宽和余高,采用python软件建立BP神经网络预测模型,该模型以送丝速度、成型速度和束流三个特征参数作为输入层,以成型单道的熔宽和余高作为输出层,中间层采用不同的神经元数量对模型预测精度进行训练,分析了神经元数量对模型预测精度的影响.训练结果表明,BP神经网络中间层神经元数量为9时,其预测精度可达到93％,成型单道熔宽、余高预测值和实际值之间的相对误差最大值分别为9.749％和9.097％,正向预测模型准确可靠.但以熔宽和余高作为输入值,送丝速度、成型速度和束流为输出值的反向预测模型精度较差,预测得到的工艺参数并不能直接用于实际生产.

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来源
《科技创新与应用》 |2021年第21期|23-26|共4页
作者
王材桦; 杨帆;
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作者单位

西安交通大学机械工程学院陕西西安 710049;

中国航空制造技术研究院北京 100024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类特种物理性质合金;
关键词
BP神经网络; 预测模型; 熔道尺寸; 电子束增材制造;

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