一种基于神经网络的激光选区熔化工艺参数确定方法

本发明公开了一种基于神经网络的激光选区熔化工艺参数确定方法,采集零件工艺参数确定流程的激光功率指标数据、工艺参数确定范围和激光功率数据监测时的设备运转状态、扫描间隙、零件伸长率和激光选区熔化程度，本发明将实验测得致密度和力学性能与能量密度的非线性映射关系通过遗传算法优化的BP神经网络建立回归预测模型，遗传算法优化的BP神经网络建立的预测模型精确度极高，设计预测参数模型的程序界面后，只需输入所需的致密度和力学性能要求，即可通过神经网络预测模型预测一个最佳的能量密度，从而得到最佳的工艺参数，精准高效，且适用于大部分的材料，适用范围广，有利于推广激光熔化选区技术。