选区激光熔化316L不锈钢残余应力优化研究

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摘  要：利用人工神经网络的高度非线性函数逼近能力和自适应学习能力，建立选区激光熔化316L不锈钢成形残余应力预测模型。采用响应面法进行试验设计得到不同的工艺参数组合作为训练样本，通过残差分析验证样本数据的有效性，结合遗传算法对BP神经网络模型进行优化。结果表明，GA-BP神经网络模型的预测值与实际值的整体预测平均相对误差在5%左右，证明通过神经网络模型实现选区激光熔化316L不锈钢成形残余应力预测是可行的。（剩余4528字）

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