87、激光烧结零件密度预测与轮胎结构优化的神经网络应用

激光烧结零件密度预测与轮胎结构优化的神经网络应用

在现代工程领域，人工神经网络（ANN）在解决复杂问题方面展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨ANN在选择性激光烧结（SLS）零件密度预测和充气轮胎结构优化中的应用。

选择性激光烧结零件密度预测

问题表示与建模

烧结零件的质量可以通过其密度来评估，而SLS工艺参数包括激光功率、扫描速度、扫描间距和层厚度。因此，该问题可以视为从“三维工艺参数空间”到“一维密度空间”的非线性映射。

输入向量、目标向量和训练集可以表示如下：
- 输入向量：$X=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^T$
- 目标向量：$Y=[y_1,y_2,\cdots,y_n]^T$
- 一组训练集：$x(k)=[x_1(k),x_2(k),\cdots,x_n(k)]^T$，$y(k)=[y_1(k),y_2(k),\cdots,y_n(k)]^T$

烧结零件密度预测是非线性的，神经网络的输入包括SLS工艺参数，如激光功率（$P$）、扫描速度（$v$）、扫描间距（$d$）和层厚度（$h$），输出是烧结密度（$ρ$）。模型可以表示为：$ρ=F ( P, h, v, d)$。这里采用反向传播（BP）算法来学习函数$F$，并使用具有一个隐藏层和双曲正切Sigmoid传递函数的BP网络。

算法及其实现

ANN建模的一般步骤可以分为以下几个步骤：
1. 确定问题领域，确保从输入到目标空间的映射。
2. 通过实验收集训练数据。
3. 设计网络结构，确定层数、神经元数量及其连接方式。
4. 训练网络，使其学习从输入到输出的