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基于Kriging模型与遗传算法结合的RHCM成型工艺参数优化
随着近年来3D打印技术的发展，精密化制造技术和材料科学的不断提升，RHCM成型技术（Rotation-HolderControlledMeltSolidification）逐渐成为非晶态材料快速制造的重要方法。RHCM成型技术的优点是高精度、高效率，而且成本较低，制造的产品具有优异的物理、化学、力学性能和良好的表面质量等优点。
RHCM成型工艺参数优化对RHCM技术的应用具有十分重要的意义，可以提高RHCM成型质量和工艺效率，降低材料浪费率。然而，RHCM成型工艺参数优化是一种复杂的非线性问题，不同材料和工件形状需要不同的参数组合，传统试验和经验方法难以找到全局最优的参数组合方案。
基于此，本文提出了一种基于Kriging模型与遗传算法结合的RHCM成型工艺参数优化方法。该方法首先使用Kriging模型对RHCM成型参数进行建模，进而实现对每个参数对成品质量的影响进行预测。接着利用遗传算法的种群演化和交叉变异，寻找最佳参数组合，从而达到优化成型质量和工艺效率的目的。
具体来说，本文所采用的Kriging模型是一种基于高斯过程的回归分析模型，能够利用样本点来建立模型，并通过对新数据点的预测来实现对系统的优化。建立Kriging模型过程需要先选取样本点，然后利用高斯过程拟合样本点的结果，最后用回归分析模型对新点进行预测。遗传算法则是一种优化算法，受到进化过程的启发，具有自动寻找最优解的能力。
本文在实验中采用了与RHCM成型有关的7种工艺参数，分别为转速、转速加速度、转速保持时间、坩埚温度、加热功率、加热时间、冷却时间，然后结合所建立的Kriging模型将这7个参数进行建模。接着利用遗传算法进行进化搜索，得到最优的参数组合方案。实验结果表明，迭代四代后得到的最优方案可以完成制品的生产，同时也表明本文所提出的方法对于RHCM成型工艺参数优化具有很好的效果。
总之，本文提出的基于Kriging模型与遗传算法结合的RHCM成型工艺参数优化方法，能够通过对参数进行建模和智能算法的优化找到全局最优的参数组合，从而提高RHCM成型质量和工艺效率。该方法可在晶态材料制造行业中推广应用。