通过选区激光熔化技术制备316L不锈钢样件，利用扫描电子显微镜和光学显微镜分析了试样的微观组织，研究了激光功率和线能量密度（LED）对成形试样上表面形貌的影响，并以激光功率、扫描速度为输入，基于遗传算法优化反向传播（GA-BP）神经网络对成形样件上表面的粗糙度进行预测。实验结果表明，LED对试样表面形貌和成形缺陷的影响较大，当LED为240 J/m时，熔道平整且连续，GA-BP神经网络预测模型的平均绝对百分误差为6.34%。
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