【摘 要】
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针对选择性激光烧结（selective laser sintering,SLS）成型件精度难以控制以及工艺参数优化实验成本高等问题,提出了一种利用人群搜索算法（seeker optimization algorithm,SOA）优化BP（back propagation）神经网络对SLS成型件精度预测的方法。首先选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度五个工艺参数设计正交试验获取样本
【基金项目】
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国家自然科学基金（52075090）；
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针对选择性激光烧结（selective laser sintering,SLS）成型件精度难以控制以及工艺参数优化实验成本高等问题,提出了一种利用人群搜索算法（seeker optimization algorithm,SOA）优化BP（back propagation）神经网络对SLS成型件精度预测的方法。首先选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度五个工艺参数设计正交试验获取样本数据。然后根据SOA算法特有的利己、利他、预动和不确定推理四大行为确定搜索策略,获取BP神经网络最优权值和阈值。最后采用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型对样本数据进行预测分析,并与传统BP神经网络和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化的BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于SOA-BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度,最大绝对误差仅为0.028,对SLS成型件精度的提高和工艺参数的选取具有指导作用。
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