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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
被引量:
3
1
作者
张天瑞
魏铭琦
高秀秀
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期638-643,共6页
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...
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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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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职称材料
题名
基于IPSO-WRF的选择性激光烧结件气泡溶解时间预测模型
被引量:
3
1
作者
张天瑞
魏铭琦
高秀秀
机构
沈阳大学机械工程学院
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期638-643,共6页
基金
工信部重大专项(201675514)
辽宁省自然科学基金计划项目(20180551001)。
文摘
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。
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
Keywords
Selective laser sintering
Bubble dissolution time
Improved particle swarm optimization algorithm
Weighted random forest
Parameter sensitivity analys
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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