Predicting Ink Transfer Rate of 3D Additive Printing Using EGBO Optimized Least Squares Support Vector Machine Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Ink transfer rate (ITR) is a reference index to measure the quality of 3D additive printing.
In this study, an ink transfer rate prediction model is proposed by applying the least squares support vector machine (LSSVM).
In addition, enhanced garden balsam optimization (EGBO) is used for selection and optimization of hyperparameters that are embedded in the LSSVM model.
102 sets of experimental sample data have been collected from the production line to train and test the hybrid prediction model.
Experimental results show that the coefficient of determination (R2) for the introduced model is equal to 0.8476, the root-mean-square error (RMSE) is 6.6 × 10 (−3), and the mean absolute percentage error (MAPE) is 1.6502 × 10 (−3) for the ink transfer rate of 3D additive printing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Shengpu& Sun, Yize. 2020. Predicting Ink Transfer Rate of 3D Additive Printing Using EGBO Optimized Least Squares Support Vector Machine Model. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201493
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Shengpu& Sun, Yize. Predicting Ink Transfer Rate of 3D Additive Printing Using EGBO Optimized Least Squares Support Vector Machine Model. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201493
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Shengpu& Sun, Yize. Predicting Ink Transfer Rate of 3D Additive Printing Using EGBO Optimized Least Squares Support Vector Machine Model. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201493
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201493
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر