Application of Taguchi Grey-Based ANFIS model for prediction of process parameters in fused deposition modelling of PETG
5.5
来源：
Nature
关键字：
digital twin
发布时间：
2025-10-28 04:01
摘要：
本研究开发了一种基于Taguchi-Grey-ANFIS模型的预测工具，用于优化FDM技术中PETG材料的打印参数。通过系统分析打印时间、表面粗糙度和尺寸偏差等性能指标，研究表明，优化的打印参数能够显著提高打印质量和效率。该模型在工业应用中具有重要的潜力，尤其是在汽车、航空和医疗等领域。
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关键证据
ANFIS模型的相关性系数(R²)为0.9876，表明其预测能力强。
采用Taguchi方法优化FDM过程参数，显著提高了打印质量。
研究强调了PETG材料在增材制造中的重要性和应用潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于Taguchi-Grey-ANFIS模型的预测工具，用于优化FDM技术中PETG材料的打印参数。通过系统分析打印时间、表面粗糙度和尺寸偏差等性能指标，研究表明，优化的打印参数能够显著提高打印质量和效率。该模型在工业应用中具有重要的潜力，尤其是在汽车、航空和医疗等领域。