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基于支持向量回归的熔丝制造3D打印能效优化模型
文献摘要：
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.
文献关键词：
熔丝制造;能效;支持向量回归;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
鲍宏;杨靖;柯庆镝;李红真;么永政
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
文献出处：
引用格式：
[1]鲍宏;杨靖;柯庆镝;李红真;么永政-.基于支持向量回归的熔丝制造3D打印能效优化模型)[J].中国机械工程,2022(18):2215-2226
A类：
B类：
熔丝制造,能效优化,响应面法,支持向量回归模型,田口方法,方法设计,三水平,过响应,层高,热床,床温,能效预测,神经网络方法,建模预测,预测性能,加工时间,NSGA,MOEA,SPEA2,MOPSO,Pareto,综合表现,NGSA,多目标优化
AB值：
0.400143
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