基于改进LS-SVR和TOPSIS的FDM多响应优化

摘要：

针对同时降低翘曲量和缩短打印时间的熔融沉积成型(FDM)多响应参数优化问题,提出一种基于改进最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)和逼近理想点决策法(TOPSIS)的优化方法.首先,将打印速度视作函数型参数并使用Bezier曲线对其建模,曲线定义点与喷嘴温度、热床温度和填充率共同作为设计变量,通过超拉丁方抽样进行实验设计.其次,采用基于Fréchet距离改进核函数的LS-SVR建立参数与各响应之间的作用关系模型,使得函数型参数以函数形式嵌入整体模型中.最后,通过带精英策略的非支配排序遗传算法寻优并利用TOPSIS确定最优参数组合.优化结果表明,所提方法与基于Euclidean距离的LS-SVR和基于标量型参数的LS-SVR方法相比优化效果更好,说明了方法的有效性.

关键词：多响应参数优化、最小二乘支持向量回归、函数型参数

所属期刊栏目：28

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;科技部创新方法工作专项

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：198-206