基于机器学习的增材制造尺寸预测及工艺优化方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的增材制造尺寸预测及工艺优化方法及系统，属于增材制造领域，方法通过训练BP神经网络使之具有输入的焊机和激光器工艺参数与输出的焊道尺寸参数之间的映射关系；利用个体适应度函数，计算个体适应度值，再利用遗传算子调整输入量，产生具有更好适应性的新的种群即输入量，重复该优化过程直至适应度函数数值收敛，与该适应度函数数值对应的输入量即为一组优化的工艺参数；进而对优化的工艺参数步长增减获得多组工艺参数，再利用训练好的BP神经网络预测得到焊道尺寸参数，最后通过目标函数获取最优工艺参数。本发明解决了现有技术激光电弧复合增材制造焊道尺寸参数预测误差较大和输入焊机&激光器工艺参数的优化问题。