基于支持向量回归的熔丝制造3D打印能效优化模型

作     者：鲍宏 杨靖 柯庆镝 李红真 么永政 BAO Hong;YANG Jing;KE Qingdi;LI Hongzhen;YAO Yongzheng

作者机构：合肥工业大学机械工业绿色设计与制造重点实验室合肥230009 合肥工业大学机械工程学院合肥230009 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2022年第33卷第18期

页      面：2215-2226页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB1711604) 机械系统与振动国家重点实验室开放基金(MSV202114) 国家自然科学基金(51505119) 

主　　题：熔丝制造 能效 支持向量回归 多目标优化 

摘      要：基于响应面法和支持向量回归模型对熔丝制造3D打印能效进行预测与优化。首先,利用田口方法设计六因素三水平正交试验,通过响应面法分析得出对加工能效影响较为显著的3个因素即层高、打印速度和热床温度;然后,通过支持向量回归方法建立加工能效预测模型,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明支持向量回归方法建模预测性能更优;最后,建立以加工时间和能效为目标的优化模型,利用NSGA-Ⅱ、MOEA/D、SPEA2和MOPSO 4种算法分别对模型进行求解,分析比较4种算法的Pareto前沿,结果表明NSGA-Ⅱ算法在求解此问题时综合表现最佳,对比NGSA-Ⅱ算法求得的优化结果与试验结果可知,NSGA-Ⅱ算法具有有效性和合理性。