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摘要
为解决电弧熔丝增材过程中工艺参数协同性问题,进行增材工艺参数优化,基于实验与BP神经网络深度学习构建了增材参数与焊道形状的映射关系,建立了增材工艺参数反算模型。将爬山算法进行改进,并与BP神经网络进行深度融合,根据预设电弧增材形貌目标对电弧熔丝增材工艺参数进行寻优,实现了对不同焊道宽高和焊道表面平整度要求下的增材工艺参数优化。最后,通过实验对该模型进行验证,将实验形状参数代入反算模型,将计算所得优化工艺参数与实验预设增材工艺参数进行对比,各项对应参数相对误差的平均绝对值均在5%以内,优化结果有效,证明了该增材工艺参数反算模型及寻优策略的可靠性与实用性。
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