摘要
本发明公开了一种激光选区熔化技术成型件力学性能预测方法,包括获取SLM工艺数据建立数据集;采用随机森林回归方法构建预测模型,选择激光功率和扫描速度作为输入特征,并引入成型件密度作为中间变量,将抗拉强度、屈服强度、伸长率和综合力学性能作为输出特征;使用数据集训练并优化预测模型;将训练好的预测模型应用于新样本,通过输入新样本的激光功率和扫描速度,结合成型件密度的预测值,预测成型件拉伸性能指标的四项输出特征。本发明通过随机森林回归方法构建了双层多输出的预测模型,引入成型件密度作为中间变量,仅需SLM工艺中的激光功率和扫描速度即可预测SLM材料的力学性能,有效克服了传统物理建模和单输出预测方法的局限性,提高了预测精度和适应性。
技术关键词
力学性能预测方法
激光选区熔化技术
成型件
输出特征
展示预测模型
随机森林
构建预测模型
回归方法
最佳参数组合
高熵合金粉末材料
密度
屈服
功率
样本
速度
数据
优化预测模型
预测误差
预测模型训练
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