微喷射粘结成形坯体烧结尺寸预测

摘要

微喷射粘结成形需要烧结来提高打印件的力学性能,但是烧结带来的尺寸收缩可能会破坏预期的形状和尺寸。因此,针对微喷射粘结成形件的烧结尺寸收缩问题,通过BP神经网络的数据挖掘方法建立预测模型。采用正交试验设计方法来组合关键工艺参数,包括粉层分层厚度、粘结剂饱和度和烧结温度,进行相关试验并测量及计算,获得对应坯体在正交方向上的烧结线收缩率。通过训练数据集,对该烧结尺寸数据进行神经网络训练并得出训练拟合曲线,通过验证数据集来验证所得训练模型的有效性。结果表明,通过BP神经网络模型预测得到的烧结线收缩率与实际烧结线收缩率较为吻合。因此论证了通过建立BP神经网络模型能够对烧结尺寸做出有效的预测,从而能够实现高效的产前设计。