改进支持向量机在SLA3D打印模型尺寸误差预测的应用*

2017-09-28陈晓波习俊通

组合机床与自动化加工技术 2017年9期

关键词：结构模型

董雪，江鹏，陈晓波，习俊通

(上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240)

改进支持向量机在SLA3D打印模型尺寸误差预测的应用*

董雪，江鹏，陈晓波，习俊通

(上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240)

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LS-SVM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。

SLA3D打印；最小二乘支持向量机；打印质量预测

0 引言

3D打印采用材料积累的加工方法，区别于传统的材料去除工艺，是近些年新兴的一种工业快速成型技术[1]。目前的3D打印技术主要有立体平板印刷(SL)，选择性激光烧结(SLS/SLM)分层实体造型(LOM)和熔融沉积造型(FDM)[2]，其中选择性激光烧结技术以基于激光技术的立体光固化(SLA)，激光选取烧结(SLS)为主，本文研究的是基于激光技术的立体光固化(SLA)3D 打印。

光固化(SLA)3D打印工作原理(图1)是树脂槽中放入光敏树脂，激光器安装在上方，通过电控激光器发射激光在树脂表面扫描、固化、成形[5]。