【摘 要】
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熔融沉积成形(FDM)已广泛用于复杂原型制造和快速制模等方面。在FDM工艺的成形过程中，成形件精度受很多因素的影响，很难用一个精确的数学模型来描述。本文创造性地将BP神经网络应用于建立FDM成形件的精度预测模型。首先在分析各因素对精度影响程度大小的基础上，确定出主要影响因素，作为BP神经网络模型的输入参数。再根据实际情况，明确了输入层和中间层的维数，确定了模型结构。最终依据大量的实验数据，对模型结
【机 构】
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苏州市职业大学机电工程系,江苏,苏州,215104
【出 处】
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全国高等学校制造自动化研究会第十三届学术年会
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熔融沉积成形(FDM)已广泛用于复杂原型制造和快速制模等方面。在FDM工艺的成形过程中，成形件精度受很多因素的影响，很难用一个精确的数学模型来描述。
本文创造性地将BP神经网络应用于建立FDM成形件的精度预测模型。首先在分析各因素对精度影响程度大小的基础上，确定出主要影响因素，作为BP神经网络模型的输入参数。再根据实际情况，明确了输入层和中间层的维数，确定了模型结构。最终依据大量的实验数据，对模型结构进行训练，建立了一个用于预测FDM成形件精度的BP神经网络模型。模型预测与实验测量的结果对比表明，该模型的预测误差可以控制在10％以内，具有很高的预测能力。
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