3D打印聚合物结构力学性能测试及其预测模型研究开题报告

1.1 选题背景

3d打印带来了全世界性制造业革命，以前是部件设计完全依赖于生产工艺能否实现，而3d打印技术的出现，颠覆了这一生产思路，任何复杂形状的设计都可以通过3d打印技术来实现，它不需要机械加工或模具，就能直接从计算机图形数据中生成任何形状的物体，从而极大地所缩短了产品的生产周期，提高了生产效率。

增材制造（am）是一种快速制造复杂几何形状的制造技术。am系统的优势正在推动行业将零件从实体模型打印到功能产品。从一开始，am系统的许多变体，如立体光刻（sla）、选择性激光烧结（sls）、熔融沉积建模（fdm）和层压物体制造（lom）就得到了发展。在所有am系统中，fdm系统由于其以最低成本制造零件的潜力而受到欢迎。由于这种能力，fdm被广泛应用于汽车、航空航天、医疗等领域，但由于其表面光洁度、尺寸精度和力学性能等方面的缺陷，限制了fdm在许多领域的应用。而在上述问题中，力学性能方面的缺陷是主要问题^[8]。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究（设计）的基本内容、目标：

基本内容：

研究印刷工艺参数（本文选取的两个印刷工艺参数为打印方向和光栅角度）对于聚合物力学性能（力学性能选取两个方面的是聚合物的拉伸性能和弯曲性能）的影响

3. 研究计划与安排

第1-4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，初步确定技术方案，并完成外文翻译和开题报告。

第5-8周：完善技术方案，确定人工神经网络算法及工艺参数，构建工艺参数的力学性能模型。

第9-13周：完成力学性能模型的训练、调试，验证模型的预测功能。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]ribin varghesepazhamannil,p. govindan,p. sooraj. prediction of the tensile strength ofpolylactic acid fused deposition models using artificial neural networktechnique[j]. materials today: proceedings,2020.

[2]钟伟华.3d打印参数对pla力学性能和成形质量的影响研究[d].吉林大学,2019.

[3]衡洁.基于bp人工神经网络的pm_(2.5)浓度预测[j].区域治理,2019(36):169-172.