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熔融沉积快速成型主要内容FDM成型原理基于特征分区的扫描路径算法及优化基于神经网络和遗传算法的熔融沉积成型多目标优化FDM成型机1.FDM成型原理丝材在喷头内以电加热的方式被加热到熔融状态。工作时，先确定各层间距、路径宽度，由计算机对三维模型进行切片，生成路径，然后在计算机控制下，喷头按路径移动出丝，喷出的丝黏结在工作台已有层面上，每扫描加工完一层，工作台即下降一截面层的高度，喷头再进行下一层截面的扫描喷丝，如此反复逐层沉积，直到最后一层，这样熔丝黏结形成所要求的实体模型2.基于特征分区的扫描路径算法及优化2.1现有的扫描方式１）平行扫描路径。采用这种扫描方式加工零件，实体部分按设定速度扫描,型腔部分喷头快速跨越空行程，如图2a所示。这种扫描方式虽然其算法简单、快速，但对于有型腔结构的成形件，由于要频繁地跨越内轮廓，空行程太多，大大影响了成型效率。２）轮廓平行扫描。这种扫描方式的扫描线沿平行于边界轮廓线的方向进行扫描，即按照截面轮廓的等距线进行扫描，如图2b所示。这种扫描方式虽然空行程较少，但是它的扫描矢量生成算法涉及多边形之间的多种操作，比较复杂，形成路径所用的时间太长，甚至不能正确生成扫描路径。2.2基于特征分区的扫描路径基于特征分区的路径生成算法的基本思想是：定义一条扫描线与轮廓环交点个数为该扫描线的特征。根据特征，根据每条扫描线所含点的个数来把切片层分成若干个区域，把每个区域中的扫描线的点顺序连接起来就形成一条扫描路径。设在一个切片层内，有n条扫描线，定义扫描线与轮廓环交点个数为该扫描线的特征，则每条扫描线的特征计为P(i)(i=0,……,n-1)。定义FI、SI为当前扫描线的行号，令其初始值都为0。TI计为当前扫描路径，初始值为第一条扫描线。首先判断第一条扫描线与第二条扫描线的特征是否相同，若相同，则合并为一条路径到TI，否则TI单独确定一条扫描路径，并且第二条扫描线重新赋值给TI，再继续判断第二条与第三条的特征是否相同，如此循环，直到最后一条扫描线。如图3中a处的三个断点，b处的四个断点及c、d、e、f、g处的两个断点，它们虽然不属于同一个区域，而是分别属于相邻区域扫描路径的终点和起点，但是它们都分别紧挨在一起，本是可以连接起来,可是却断开了，增加了一些无意义的断点。无论是从工艺角度还是加工方面来考虑，断丝的次数越少越好，所以必须去掉这些无意义的断点，因此必须对分区后的路径进行优化。路径优化算法的主要工作是尽可能把这些本应该连接起来的断点连接起来，由此会引起加工路径先后次序的改变，还要对路径进行重排。设分区后的路径数为n条，定义数组P(i)(i=0,……,n-1)为第i条路径，i为路径号。判断第一条路径的终点坐标与第二条路径的始点坐标的差值是否小于某个值，如果是，则这两条路径合并为一条路径，并且删除第二条路径，第二条路径后的路径号都相应前移一位；如果不是，则接下来判断第二条路径的终点坐标与第三条路径的始点坐标的差值是否小于某个值。如此类推，直至最后一条路径。其流程图如图4所示，优化后的路径如图5所示3.基于神经网络及遗传算法的多目标优化选择线宽补偿量、挤出速度、填充速度、分层厚度这四个工艺参数为控制因子。将成型产品尺寸误差和翘曲变形作为研究的目标函数。（1）用人工神经网络强大的函数逼近能力，通过正交实验，建立了熔融沉积成型的工艺参数与其成型件精度之间的映射关系。保证了精度，解决了难以用数学方法建立精确模型的问题。（2）在神经网络建模的基础上。利用遗传算法优秀的全局最优解搜索能力．对熔融沉积成型的工艺参数进行了优化。通过实例可以看出，遗传算法具有较好的优化结果。气压式熔融沉积快速成型系统（AJS）4.FDM成型机FDM快速成型系统采用螺杆式双喷头，可以提高生产效率，保证产品质量，降低生产成本，然而研发过程具有一定的难度，例如，双喷头必须结构紧凑、喷嘴之间间隔小，且能实现独立控温与高效隔热；非工作状态的喷头要求能适当提升高度，以免经涂覆的材料因触碰而形成拉丝，造成成型件报废或表面质量变差等。FDM400mcTM快速成型机美国Stratasys生产可以让移动挤制喷头的台架更具有笔直刚性，不易变形，能掌握挤制喷头的定位准确度增加29%的成型速度。是由于使用更具刚性的台架，并改进了挤出参数设定，以及较佳的挤出流动控制。最新式的材料，ABS-M30材料，提高张力强度、撞击强度以及弯曲强度。机械属性比标准的ABS材料提高了67%的强度，扩大了模型功能性测试的应用范围。FDM400mc可以使用下列的材料制作原型：ABS-M30材料，PC材料，PC-ABS材料以及PPSF材料。在FDM400mc机台上成型时PC-ABS材料的模型零件提高了17%的强度，PC材料的模型零件也提高了29%的强度。参考文献[1]何新英，潘夕琪.FDM工艺中基于特征分区的扫描路径算法及优化[J].广州航海高等专科学校学报.2009.[2]纪良波等.基于神经网络和遗传算法的熔融沉积成型多目标优化[J].金属铸锻焊技术.2010[3]陈静.熔融沉积成形中扫描方式的研究[J].华中科技大学硕士学位论文.2009[4]余东满等.熔融沉积快速成型工艺过程分析及应用[J].机械设计与制造.2011