基于MPA-ANN的冷喷增材制造沉积建模与预测
来源：计算机集成制造系统杂志2023年第12期北京时间：
作者：董一萱, 王世杰, 于天彪, 王照智
单位：1.沈阳工业大学机械工程学院2.东北大学机械工程与自动化学院
摘要：针对冷喷增材制造(CSAM)过程中沉积形貌的几何描述与模拟,提出一种基于海洋捕食者算法(MPA)的人工神经网络(ANN)预测模型,以实现CSAM加工沉积层轮廓的几何控制。首先,构建双坐标系,描述喷枪与零件的三维特征,综合分析粒径分布和射流分布等因素对沉积形态的影响,建立沉积剖面分布模型;其次,应用灰色关联度模型对输入层参数进行关键影响因子筛选,以详细轮廓点为输入变量,采用MPA优化ANN模型的关键参数,构建基于海洋捕食者算法的人工神经网络(MPA-ANN)模型;最后,将所提模型的预测结果与FNN、Gauss、PSO-ANN和BP模型进行对比,得到其平均绝对误差为0.014 3 mm,相关系数为0.998 6,相关数据均优于其他模型,结果表明基于MPA-ANN的冷喷涂沉积建模与预测具有更好的稳定性和预测精度。
关键词：增材制造,冷喷涂,海洋捕食者算法,人工神经网络,沉积建模,剖面预测
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51905353)。
