【摘 要】
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选择性激光烧结（Selected laser sintering,SLS）是近年来发展迅速的一种增材制造技术,其具有取材广泛、成形周期短、设计自由度大等诸多优点,该技术已被成功应用于航空航天、生物医疗、汽车制造等领域。与传统制造技术相比,该技术还面临着原材料成本高、烧结件力学性能和尺寸精度较差等问题。因此,本文以玻璃纤维（Glass Fiber,GF）为填料,以聚醚砜树脂（Polyethersul
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选择性激光烧结（Selected laser sintering,SLS）是近年来发展迅速的一种增材制造技术,其具有取材广泛、成形周期短、设计自由度大等诸多优点,该技术已被成功应用于航空航天、生物医疗、汽车制造等领域。与传统制造技术相比,该技术还面临着原材料成本高、烧结件力学性能和尺寸精度较差等问题。因此,本文以玻璃纤维（Glass Fiber,GF）为填料,以聚醚砜树脂（Polyethersulfone resin,PES）为基体,开发低成本激光烧结用GF/PES复合粉末新材料。本文首先通过激光烧结实验制取GF/PES激光烧结拉伸和弯曲试件,就玻璃纤维含量对GF/PES复合材料的性能影响进行研究。然后采用响应面法构建烧结工艺参数与GF/PES烧结件性能之间的二次回归模型,详细分析烧结工艺参数对烧结件性能的影响。最后,通过BP神经网络建立GF/PES烧结件的拉伸强度和Z轴尺寸精度的预测模型,实现从烧结工艺参数到GF/PES烧结件拉伸强度和Z轴尺寸精度的映射。本文首先通过SLS工艺制备不同组分配比下的GF/PES激光烧结件。研究GF含量从5wt%增加到40wt%时,对烧结件的成形效果、显微组织、力学性能、尺寸精度和密度五方面的影响规律。根据GF含量为5wt%～40wt%时GF/PES烧结件的力学性能实验结果,进一步探讨GF/PES烧结件拉伸强度最大值时的玻璃纤维含量。最终综合考虑力学性能、尺寸精度和经济性等因素,确定GF含量的最优配比,为后续响应面法实验设计确定综合性能较优的组分配比。由于激光烧结工艺参数与烧结件性能间的关系存在非线性的特点,本文采用响应面法进行四因素三水平的29组Box-Benhnken设计实验,以GF/PES烧结件的拉伸强度和Z轴尺寸精度为响应指标,分别建立拉伸强度和Z轴尺寸精度的二次回归模型,并通过方差分析验证模型的可靠性。在可靠的二次回归模型基础上绘制响应曲面和等高线图,分析激光烧结工艺参数间的交互作用对响应指标的影响。通过对回归模型进行求解,共得出三组优选的激光烧结工艺参数组合,预测出优选工艺参数下的GF/PES烧结件的拉伸强度和Z轴尺寸精度值。针对响应面法在预测GF/PES烧结件拉伸强度时存在误差较大的问题,本文结合响应面法实验设计的29组数据作为BP神经网络的训练样本,通过对比不同隐含层数量下的网络训练性能,确定最佳的网络训练结构,分别搭建GF/PES激光烧结件拉伸强度和Z轴尺寸精度两个预测模型。最后,将BP神经网络和响应面法搭建的模型对预测样本预测的结果与实验验证结果相比,BP神经网络表现出更好的预测能力。
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