作者：董雪; 江鹏; 陈晓波; 习俊通sla3d打印最小二乘支持向量机打印质量预测
摘要：采用SLA 3D打印机打印不同参数的同一模型,测量成型件模型尺寸参数,并利用改进的LSSVM模型对不同参数的成型件尺寸误差进行预测。首先分析主要影响SLA 3D打印模型质量的原因,确定四个主要因素：叠层厚度,模型摆放角度和支撑密度,接触点大小。设计试验,采用SLA 3D打印机在此参数下打印,再对打印成型件进行测量确定成型件尺寸信息及尺寸误差,基于已有数据建立改进的LS-SVM模型对不同打印参数下的成型件的尺寸误差进行预测。结果表明模型预测正确率达到92.6471%,改进的LS-SVM相较于原寻优方法及BP神经网络对SLA 3D打印尺寸误差预测有良好的效果。
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《组合机床与自动化加工技术》（CN：21-1132/TG）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《组合机床与自动化加工技术》主要讨论新技术在生产工程领域内的实际应用，内容侧重大批量制造技术及成套技术装备的开发设计。读者对象为从事机电装备研发与设计的工程师、高等机电院校的师生及学者等。
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