基于神经网络的SLA变光斑成型工艺多目标优化

采用激光变光斑技术可以同时兼顾打印零件内外表皮的质量和内部填充的效率。为了研究大、小激光光斑的工艺参数对成型件的成型质量、试件强度和打印效率的影响,本文通过最优拉丁方实验分别以大、小光斑的激光功率、扫描速度、扫描间距六个关键的工艺参数为输入变量,以成型误差、拉伸强度、打印时间为输出变量建立神经网络模型,并对其进行了模型校验和优化。基于此模型,采用多目标粒子群算法对工艺参数进行优化,得到了最优Pareto解,并对优化出的典型工艺参数进行成型精度等的实验验证。研究的工艺策略及方法可以帮助使用者快速便捷的制定打印工艺,满足不同的应用场景需求。