[发明专利]适用于3D打印的可识别性能评估方法、系统及存储介质

权利要求书

1.适用于3D打印的可识别性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤101、获取本次测试的单种类型的3D打印加工的切削工件的几何误差数据集；

步骤102、计算本次测试的3D打印对几何误差数据集中的第i个几何误差的信噪比

步骤103、根据本次测试的3D打印对几何误差数据集中的第i个几何误差的信噪比通过转换得到本次测试的3D打印的性能因子r；

步骤104、多次重复上述步骤101至步骤103，得到需要进行性能比较的m种类型的3D打印对应的性能因子r_j，r_j的值越大代表3D打印的性能越好；

其中i的取值范围为[1,n]，n为集合误差数据集所包含的数据个数；j的取值范围为[1，m]，m为进行测试的3D打印的种类。

2.根据权利要求1所述的适用于3D打印的可识别性能评估方法，其特征在于，上述步骤102中计算信噪比的方式具体通过以下公式获得：

其中，y_i表示对第i个几何误差单次测量计算的品质特性值；表示对第i个几何误差多次测量计算的品质特性的平均值；n表示几何误差总数目；S_n表示标准偏差，且

3.根据权利要求2所述的适用于3D打印的可识别性能评估方法，其特征在于，上述步骤103中信噪比与性能因子r之间的转换方式具体通过如下式子表示：

其中n表示几何误差总数目，表示3D打印对几何误差数据集中的第i个几何误差的信噪比。

4.根据权利要求3所述的适用于3D打印的可识别性能评估方法，其特征在于，所述步骤101中的几何误差数据集包括以下14种几何误差，即n取14；所述几何误差数据集包括：直线度、平面度、圆度、圆柱度、曲线剖面、表面轮廓、位置、同心度、对称度、圆挠度、总挠度、平行度、垂直度、倾斜度；

使用模糊分析评估需要进行模糊规则的界定，取正态分布的规则来进行误差区间的界定；再进行隶属函数的设置，函数关系为高斯分布，最后进行去模糊化，通过隶属函数计算尺寸精度在所属区间的隶属程度。

5.适用于3D打印的可识别性能评估系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任一项所述的适用于3D打印的可识别性能评估方法。

6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的适用于3D打印的可识别性能评估方法。