计算机集成制造系统 ›› 2023, Vol. 29 ›› Issue (12): 4133-4144.DOI: 10.13196/j.cims.2022.0461
董一萱1,2,王世杰1+,于天彪2,王照智1
DONG Yixuan1,2,WANG Shijie1+,YU Tianbiao2,WANG Zhaozhi1
摘要: 针对冷喷增材制造(CSAM)过程中沉积形貌的几何描述与模拟,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)的人工神经网络(ANN)预测模型,以实现CSAM加工沉积层轮廓的几何控制。首先,构建双坐标系,描述喷枪与零件的三维特征,综合分析粒径分布和射流分布等因素对沉积形态的影响,建立沉积剖面分布模型;其次,应用灰色关联度模型对输入层参数进行关键影响因子筛选,以详细轮廓点为输入变量,采用MPA优化ANN模型的关键参数,构建基于海洋捕食者算法的人工神经网络(MPA-ANN)模型;最后,将所提模型的预测结果与FNN、Gauss、PSO-ANN和BP模型进行对比,得到其平均绝对误差为0.014 3 mm,相关系数为0.998 6,相关数据均优于其他模型,结果表明基于MPA-ANN的冷喷涂沉积建模与预测具有更好的稳定性和预测精度。
中图分类号: