基于机器学习的熔融沉积成型表面质量预测控制研究进展

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2025.08.021

中国塑料 ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (8): 131-138.DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2025.08.021

基于机器学习的熔融沉积成型表面质量预测控制研究进展

程伟¹(), 赵永强¹^,²(), 庞嘉尧¹, 何勇², 余乐¹

^1.陕西理工大学工程训练中心，陕西汉中 723001
^2.陕西理工大学机械工程学院，陕西汉中 723001

收稿日期:2024-08-19 出版日期:2025-08-26 发布日期:2025-07-30
通讯作者: 赵永强（1976—），男，教授，从事增材制造、特种成形及精密制造技术的研究，zyq0620@163.com
E-mail:2467649070@qq.com;zyq0620@163.com
作者简介:程伟（1986—），男，硕士，从事3D打印技术的研究，2467649070@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金(51505268);陕西省重点研发计划(S2022?YF?YBGF?0437);陕西省自然科学基础研究计划项目(2023?JC?YB?452)

Research progress in surface quality prediction control in fused deposition modeling technology based on machine learning

CHENG Wei¹(), ZHAO Yongqiang¹^,²(), PANG Jayao¹, HE Yong², YU Le¹

^1.Engineering Training Center，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723001，China
^2.School of Mechanical Engineering，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723001，China

Received:2024-08-19 Online:2025-08-26 Published:2025-07-30
Contact: ZHAO Yongqiang E-mail:2467649070@qq.com;zyq0620@163.com

摘要/Abstract

摘要：

分析了表面缺陷产生机理及其影响参数，从过程预测控制模型构建和结果预测控制优化2个方面综述了机器学习在熔融沉积成型（FDM）各阶段的预测控制成效。最后，对目前亟待解决的问题和可能的发展趋势进行了讨论。

关键词: 熔融沉积成型, 表面粗糙度, 机器学习, 预测控制, 优化

Abstract:

This review systematically analyzed the generation mechanisms of surface defects in fused deposition modeling （FDM） and their key influencing parameters. The effectiveness of machine learning⁃based predictive control throughout the FDM process was summarized， focusing on two critical aspects：（1） construction of process predictive control models and （2） optimization of result predictive control. Finally， urgent unresolved issues were proposed and potential future development directions were discussed.

Key words: fused deposition modeling, surface roughness, machine learning, prediction control, optimization

中图分类号:

TQ320.6

程伟, 赵永强, 庞嘉尧, 何勇, 余乐. 基于机器学习的熔融沉积成型表面质量预测控制研究进展[J]. 中国塑料, 2025, 39(8): 131-138.

CHENG Wei, ZHAO Yongqiang, PANG Jayao, HE Yong, YU Le. Research progress in surface quality prediction control in fused deposition modeling technology based on machine learning[J]. China Plastics, 2025, 39(8): 131-138.

图/表 10

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类型	突出优势	相对劣势
ANN	能捕获复杂的非线性关系；能处理各种输入类型；适合大数据	需要超参数调优；容易过度拟合；缺乏透明度
前馈反向传播（FFBP）	高效的参数更新；可扩展性强；全局优化	对超参数敏感；需要大量标记数据；存在梯度消失和爆炸的问题，需初始化和正则化方法来解决
自适应神经模糊推理系统（ANFIS）	可解释性强；高效的计算能力；较强的自适应性和泛化能力	对初始条件敏感；需要大量数据；模型复杂性，包括模糊推理和神经网络两个部分
多层感知器	非线性映射和特征学习能力强	训练复杂度高、容易过拟合和参数调整难度大
BMLP	提高整体模型的泛化能力，减少过拟合；预测结果更加稳定和鲁棒；并行化处理，训练效率更高	计算资源需求高；难以解释；基学习器过多
KB⁃ANN	可解释性更强；模型收敛更快，预测精度更高，特别是在数据量有限的情况下；能够处理复杂和高维的问题	计算资源需求高；知识获取困难；实施和调试过程可能更加困难

类型	突出优势	相对劣势
ANN	能捕获复杂的非线性关系；能处理各种输入类型；适合大数据	需要超参数调优；容易过度拟合；缺乏透明度
前馈反向传播（FFBP）	高效的参数更新；可扩展性强；全局优化	对超参数敏感；需要大量标记数据；存在梯度消失和爆炸的问题，需初始化和正则化方法来解决
自适应神经模糊推理系统（ANFIS）	可解释性强；高效的计算能力；较强的自适应性和泛化能力	对初始条件敏感；需要大量数据；模型复杂性，包括模糊推理和神经网络两个部分
多层感知器	非线性映射和特征学习能力强	训练复杂度高、容易过拟合和参数调整难度大
BMLP	提高整体模型的泛化能力，减少过拟合；预测结果更加稳定和鲁棒；并行化处理，训练效率更高	计算资源需求高；难以解释；基学习器过多
KB⁃ANN	可解释性更强；模型收敛更快，预测精度更高，特别是在数据量有限的情况下；能够处理复杂和高维的问题	计算资源需求高；知识获取困难；实施和调试过程可能更加困难

类型	突出优势	相对劣势
PSO⁃BFO	收敛速度；初始条件和参数设置的敏感性降低；非线性问题解决能力强	计算复杂度高；参数设置复杂；可能陷入局部最优解
TLBO	无参数调节；全局搜索能力强；简单易实现	依赖于初始种群；效率相对低
NSGA II	多目标优化能力强；全局搜索能力强；鲁棒性强	计算复杂度高；参数调整复杂；收敛速度慢
ANN⁃SOS	非线性建模能力、全局搜索能力及适应性都较强	对数据需求量大、参数调整复杂、实现难度大
ANN⁃PSO	非线性建模能力强；全局优化能力强；预测精度高	计算复杂度高；参数调整复杂；收敛速度不稳定；实现复杂
ACS⁃SDBN	高效的超参数优化；预测精度高；泛化能力强；	数据需求大；实现难度高；依赖于初始数据

类型	突出优势	相对劣势
PSO⁃BFO	收敛速度；初始条件和参数设置的敏感性降低；非线性问题解决能力强	计算复杂度高；参数设置复杂；可能陷入局部最优解
TLBO	无参数调节；全局搜索能力强；简单易实现	依赖于初始种群；效率相对低
NSGA II	多目标优化能力强；全局搜索能力强；鲁棒性强	计算复杂度高；参数调整复杂；收敛速度慢
ANN⁃SOS	非线性建模能力、全局搜索能力及适应性都较强	对数据需求量大、参数调整复杂、实现难度大
ANN⁃PSO	非线性建模能力强；全局优化能力强；预测精度高	计算复杂度高；参数调整复杂；收敛速度不稳定；实现复杂
ACS⁃SDBN	高效的超参数优化；预测精度高；泛化能力强；	数据需求大；实现难度高；依赖于初始数据

基于机器学习的熔融沉积成型表面质量预测控制研究进展

Research progress in surface quality prediction control in fused deposition modeling technology based on machine learning

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