[发明专利]一种基于人工智能技术的3D打印工艺参数优化方法

说明书

本发明提供一种基于人工智能技术的3D打印工艺参数优化方法，包括：步骤S1、选取3D打印机系统的训练数据库中的m个打印记录的技术参数构成输入特征集合X；步骤S2、从所述训练数据库中选取m个打印记录的评估数值构成输出特征集合Y；步骤S3、建立预测函数步骤S4、对所述预测函数使用第一优化算法，求得θ_n的值。步骤S5、通过求得的所述θ_n的值，建立目标函数f_θ(z₁，z₂，z₃，...，z_n)，并预设z_n的定义域；步骤S6、对所述目标函数f_θ(z₁，z₂，z₃，...，z_n)使用第二优化算法求得最优解本发明具有如下优点：通过分析存在3D打印记录中的技术参数与打印结果评估数值，找到两者之间的函数规律，通过算法智能优化技术参数，确定最优的技术参数，有效地提高3D打印机的打印效率与质量。

技术领域

本发明涉及增材制造领域，具体地涉及一种基于人工智能技术的3D打印工艺参数优化方法。

背景技术

3D打印机又称三维打印机，是一种增材制造技术，它是以数字模型文件为基础，采用成型材料，通过逐层打印的方式来构造三维的实体。在打印前，需要利用计算机建模软件建模，形成待打印的3D模型，再将建成的3D模型“分区”成逐层的截面，即切片，从而指导3D打印机逐层打印。

一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际，把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归。对于多元线性回归运算，通过现有Java等编程语言或SPSS软件或Matlab软件等工具实现。

目前典型的3D打印工艺包括箔材粘接工艺、光固化成型工艺、熔融沉积成型工艺、粉末选择性激光烧结工艺、三维喷涂粘接成型工艺、三维打印成型工艺、金属粉末选择性激光熔化成型工艺、金属粉末高能束流熔覆工艺、电弧喷涂成型工艺以及气相沉积成型、电铸成型等工艺。

当前3D打印工艺的设定主要依赖于工程师经验，未能实现完全自动化和智能化。3D打印的工艺决策过程中，工程师根据选定的增材制造工艺技术，对模型数据对象的基本制造流程进行分层厚度和分层方向分析设计与优化、工艺参数的制定。为了更少成本与更高产出率，3D打印技术对工程师的经验有很高的要求；但不可避免地存在工程师的决策失误，进行影响打印效率与质量。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于人工智能技术的3D打印工艺参数优化方法，通过分析3D打印的技术参数，找到技术参数与打印结果的函数规律，在限定技术参数范围下，智能优化技术参数，有效提高3D打印效率与质量。

本发明是这样实现的：一种基于人工智能技术的3D打印工艺参数优化方法，包括：

步骤S1、选取3D打印机系统的训练数据库中的m个打印记录的技术参数构成输入特征集合X，X＝{X⁽¹⁾，X⁽²⁾，X⁽³⁾，...，X⁽ⁱ⁾，...，X^(m)}，m为大于1的整数，i表示序号且为整数，i∈[1，m]，输入特征X⁽ⁱ⁾表示第i个打印记录，表示第i个打印记录的第n个技术参数类型的数值，n表示序号且正整数；

步骤S2、从所述训练数据库中选取m个打印记录的评估数值构成输出标签集合Y，Y＝{y⁽¹⁾，y⁽²⁾，y⁽³⁾，...，y⁽ⁱ⁾，...，y^(m)}，y⁽ⁱ⁾表示在所述第i个打印记录中与技术参数相对应的评估数值；

步骤S3、建立预测函数