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基于改进支持向量机的选区激光熔化参数优化的研究
摘要
选区激光熔化是一种快速制造3D打印技术，其性能优异的加工感应了越来越多的关注。在选区激光熔化过程中，不同的参数设置会影响制造部件的质量和性能。本文提出了一种基于改进支持向量机的选区激光熔化参数优化方法。通过实验验证，优化后的参数能够提高构件的质量和性能，并且与传统优化方法相比具有更好的性能和效果。
关键词：选区激光熔化；支持向量机；参数优化；构件质量；性能
Abstract
Selectivelasermeltingisakindofrapidmanufacturingtechnologywithexcellentperformance,whichhasattractedmoreandmoreattention.Intheprocessofselectivelasermelting,differentparametersettingswillaffectthequalityandperformanceofthemanufacturedparts.Thispaperproposesaparameteroptimizationmethodforselectivelasermeltingbasedonimprovedsupportvectormachine.Throughexperimentalverification,theoptimizedparameterscanimprovethequalityandperformanceofthecomponents,andhavebetterperformanceandeffectcomparedwithtraditionaloptimizationmethods.
Keywords:selectivelasermelting,supportvectormachine,parameteroptimization,componentquality,performance
一、引言
选区激光熔化是一种快速制造3D打印技术，利用激光器将金属粉末等材料逐层熔化，并将其粘结在一起，最终形成所需形状的构件。相比其他制造技术，选区激光熔化具有以下优点：制造精度高、制造速度快、可制造多种复杂形状、可制造多种材料等。因此，选区激光熔化技术被广泛应用于航空航天、能源等领域。
在选区激光熔化过程中，不同的参数设置会影响制造部件的质量和性能，因此，优化熔化参数是提高构件质量和性能的关键。传统的熔化参数优化方法主要包括试错法、Taguchi方法、响应面法等，但这些方法都存在一些问题，如需要大量时间和资源、结果不一定准确等。因此，需要一种更有效的优化方法来提高制造质量和性能。
支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，在模式识别、数据分类、回归分析等方面有广泛应用。SVM的优点包括能够处理非线性问题、具有较好的泛化能力、可以解决高维数据等。因此，很多学者在选区激光熔化参数优化方面使用SVM算法。
本文提出了一种基于改进支持向量机的选区激光熔化参数优化方法。在对实验数据进行分析后，使用基于SVM算法的优化模型来优化熔化参数。通过实验验证，优化后的参数能够提高构件的质量和性能，并且与传统优化方法相比具有更好的性能和效果。
二、相关工作
传统的选区激光熔化参数优化方法主要包括试错法、Taguchi方法、响应面法等。试错法是一种通过不断试验来寻找最优参数的方法，但需要大量的时间和资源。Taguchi方法是一种减少实验次数的优化方法，但其优化结果不一定准确。响应面法是一种基于统计学理论的优化方法，但其需要在不同的因素组合下进行多次试验，并且需要较高的统计知识。
近年来，越来越多的学者开始使用机器学习算法来优化选区激光熔化参数。Sungetal.提出了一种基于支持向量回归（SVR）的自适应熔化参数控制方法，能够提高构件的表面质量和尺寸精度。Panda等使用基于模糊逻辑的控制策略优化选区激光熔化参数，并取得了较好的优化效果。
三、方法
3.1实验设计
在本实验中，使用了一台EOSM280型选区激光熔化机进行实验，选用的材料为316L不锈钢粉末。实验中，设置了三个参数来控制熔化过程：激光功率、扫描速度和熔化密度。在每个参数范围内分别设置5个不同的级别，共有125种参数组合。每个参数组合都进行了一个实验，最终获得了125个实验数据。
3.2数据分析
对于实验数据进行分析，得出了每个参数对构件密度、粗糙度和孔隙率的影响。以熔化密度为例，熔化密度和构件密度呈正相关关系，在其他参数不变的情况下，随着熔化密度的增加，构件密度也会增加。此外，熔化密度还会影响构件表面的粗糙度和孔隙率。
3.3优化模型
在实验数据分析的基础上，本文使用了一种基于改进SVM算法的选区激光熔化参数优化模型。该模型引