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    基于3D打印機的參數(shù)優(yōu)化研究與仿真認證

    2016-05-30 21:43:24伍倪燕陳琪廖璘志
    科技風 2016年3期
    關鍵詞:頻分控制參數(shù)打印機

    伍倪燕 陳琪 廖璘志

    摘要:本文分析了3D打印機的工作原理,就影響打印效率和打印速度的參數(shù)進行了對偶分析,通過研究提出頻分多路多目標集優(yōu)化控制方法來提高打印效率和打印速度,并對速度量化指標進行評估。仿真實驗表明,該技術能有效降低各路打印輸入信號的干擾頻譜,實現(xiàn)3D打印機的準確控制,大幅降低打印時間和內(nèi)存開銷,提高打印速度。

    關鍵詞:3D打印機;參數(shù);優(yōu)化;仿真

    3D打印技術是以計算機CAD/CAM為基礎,通過相關軟件分層離散,利用熱熔噴嘴或激光束等方式將3D打印材料進行逐層堆積黏結而疊加成為實體產(chǎn)品。

    小型3 D打印機的設計原理基于Fused Deposition Modeling技術,屬于快速成型技術中的一種,也叫桌面級3D打印機。它是以數(shù)字模型文件為基礎,運用塑料通過逐層堆疊積累的方式來構造物體的技術(即“積層造型”),具有結構簡單、工作較穩(wěn)定的優(yōu)點以及打印時間長、效率較低的缺點。

    1.3D打印機的參數(shù)分析

    1.1 3D打印機的控制參數(shù)模型

    依據(jù)3D打印機的工作原理,分析打印控制的參數(shù)模型。假定3D打印機系統(tǒng)是一個頻分多路復用,打印系統(tǒng)的設備龐大、復雜,各個設備串聯(lián)方式相互銜接,將其過程控制參數(shù)描述為:

    xjk=0≤xjk≤1

    0 選擇第K個3D打印組別進行j項作業(yè)的打印,且占任務比例為xjk其它(1)

    其中,M表示桌面型3D打印生產(chǎn)線的作業(yè)數(shù),S=S1,S2,L,Snum表示“打印”成型的模具集合,Np表示可進行第p項3D打印作業(yè)的組別數(shù)量,Nj表示參與第j項作業(yè)的區(qū)域噴粉末的厚度,考慮第i次打印的幀數(shù),輸入為3D打印各路作業(yè)信號頻譜向量Y(i)和打印通道的路間干擾矩陣X(i),桌面型3D打印的激發(fā)態(tài)躍遷矩陣維數(shù)分別為N(i)×1和N(i)×m。

    1.2 3D打印參數(shù)的耦合博弈模型

    首先確定打印機逐層級聯(lián)退激基態(tài)分解的子矩陣規(guī)模L×m,打印效益水平分別記為BU與Bv,得到3D打印機質量或效率的耦合博弈模型為:

    BU=∑Mj=1Maxj∈Nj(Bjk)(2)

    BV=∑Mj=1Minj∈Nj(Bjk)(3)

    由于3D打印各生產(chǎn)組別具有專業(yè)的生產(chǎn)水平,上式中,Bjk生產(chǎn)組別k完成后端數(shù)據(jù)存儲,進行3D打印的輸出,得到j項3D打印作業(yè)的經(jīng)濟 (成本)值:

    Bi=∑Mk=1∑j∈Njxjk(Bjk)(4)

    以此為基礎,進行3D打印機的速度控制優(yōu)化設計。

    1.3 3D打印機的噴料控制模型

    3D打印機的噴料控制先應確定變量和數(shù)組需要的存儲空間,以及需要的中斷資源,3D打印機堆疊薄層的形式有多種多樣,本文采用液態(tài)塑料物質噴涂方法,結合不同介質,令打印出來的物體具有較好的三維特征。在這一過程中,為了提高打印效率和速度,基礎是實現(xiàn)3D打印機的噴料控制。數(shù)學模型設計描述如下:

    假設Y為3D打印機的噴料控制因變量,X1,X2LXm-1為對Y有自相關性的m-1個自變量,并且面型3D打印機的噴料控制參數(shù)之間具有線性關系:

    Y=β0+β1X1+β2X2L βm-1Xm-1+e(5)

    其中,e為3D打印噴料控制路間干擾誤差項,它表示除了自變量之外干擾因素對Y的影響以及堆疊薄層的慣性誤差。假定各路信號頻譜交叉重疊,那么3D打印機的噴料控制信號n組觀測值為:

    (xi1,xi2,L xi,m-1,yi),i=1,2,L,n(6)

    3D打印機的分辨率滿足:

    y1

    y2

    M

    yn=1x11Lx1,m-1

    1x21Lx2,m-1

    MMM

    1xn1Lxn,m-1β0

    β1

    M

    βm-1+e1

    e2

    M

    en(7)

    且3D打印機的分辨率誤差項e滿足高斯隨機過程。那么3D打印機的噴料控制模型改寫為矩陣形式為:

    Y=Xβ+e(8)

    其中,Y為n×1的3D打印機的噴料控制觀測向量,X為n×m的3D打印的打印陣列矩陣,β為m×1的參數(shù)向量,e為n×1的打印任務指派向量。

    2.參數(shù)優(yōu)化

    現(xiàn)今大多數(shù)3D打印機采用單路固定數(shù)據(jù)傳輸,存在打印速度不高的問題。要提高打印速度必須優(yōu)化打印機參數(shù),為此本文提出一種基于頻分多路復用3D打印機速度提升算法。頻分多路復用,就是指用不同頻率傳送各路消息,以實現(xiàn)多路通信。假設3D打印的經(jīng)濟型評價標準與效益型指標具有耦合性,用不同頻率傳送各路打印噴料控制消息,得到最優(yōu)打印噴料控制FU與最劣打印噴料控制FV的耦合狀態(tài)為:

    FU=∑Mj=1Minj∈Nj(Fjk)(9)

    FV=∑Mj=1Maxj∈Nj(Fjk)(10)

    對打印控制函數(shù)的數(shù)據(jù)集進行頻分多路復用處理,提高作業(yè)調(diào)度性能,優(yōu)化方案Si的實際打印速度效益為:

    Fi=∑Mk=1∑j∈Njxjk(Fjk)(11)

    考慮噴料控制參數(shù)矩陣秩虧損的情況,即r∑=∑10

    00(12)

    通過頻分多路復用方法對3D打印的速度量化指標進行評估,采用不同頻率傳送各路打印請求消息,提高打印效率。

    3.仿真實驗

    為了測試本文設計的3D打印機速度提升算法在提高3D打印速度和效益方面的性能,進行仿真實驗。實驗采用的是太爾時代3d桌面型打印機。根據(jù)上述仿真環(huán)境,取6個典型的打印任務,采用不同算法進行3D 打印機的打印性能測試,試驗中打印任務的測試數(shù)據(jù)基本屬性描述見表1。

    表1試驗測試數(shù)據(jù)

    試驗對象任務量/M維數(shù)類型打印任務165,00040Single打印任務246,00020Single打印任務3146,00050Single根據(jù)上述參數(shù)和任務設定,設置3D打印機的噴料控制模型,采用對偶分析方法,實現(xiàn)多目標集優(yōu)化控制,采用本文方法和傳統(tǒng)方法,進行實驗,得到相應試驗數(shù)據(jù)見表2、表3。

    從表2、3可見,采用本文方法,能有效實現(xiàn)3D打印的速度量化指標的評估,降低各路打印輸入信號的干擾頻譜,由此提高打印效率。

    表2運行時間

    試驗對象文獻[3]

    方法/s文獻[4]

    方法/s本文算

    法/s打印任務16357813455518990打印任務272109456789987打印任務323468166772578表3內(nèi)存消耗子

    對象文獻[3]方法/M文獻[4]方法/ M本文算法/ M任務13.7880.2320.032任務27.9000.3450.034任務34.56560.8890.182通過分析研究提出頻分多路多目標集優(yōu)化控制方法來提高打印效率和打印速度,并對速度量化指標進行評估。仿真實驗表明,該技術能有效降低各路打印輸入信號的干擾頻譜,實現(xiàn)3D打印機的準確控制,大幅降低打印時間和內(nèi)存開銷,提高打印速度。

    參考文獻:

    [1]魏理豪, 王甜, 陳飛,等. 基于層次分析法的信息系統(tǒng)實用化評價研究[J]. 科技通報,2014,30(2):142-148.

    [2]路潔, 李宏光, 宿翀. 基于個體偏好語義表述的群體協(xié)同人員優(yōu)化配置方法[J]. 信息與控制, 2015,44(3): 284-290.

    [3] Pei Z, Zou L, Yi L Z. A linguistic aggregation operator including weights for linguistic values and experts in group decision making[J]. International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-based Systems, 2013, 21(6): 927-943.

    [4]Xu Z S, Cai X Q. Nonlinear optimization models for multiple attribute group decision making with intuitionistic fuzzy information[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2010, 25(6): 489-513.

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