基于NSGA-II算法对LPBF参量寻优的多目标优化方法

本发明属于金属粉末增材制造技术领域，具体涉及一种基于NSGA‑II算法对LPBF参量寻优的多目标优化方法，该基于NSGA‑II算法对LPBF参量寻优的多目标优化方法包括：建立数据集并划分为训练集与测试集；利用训练集构建对应每个目标性能的多个预测模型；利用测试集对多个预测模型进行评估得到对应每个目标性能的最佳预测模型；通过NSGA‑II算法对多个目标性能的最佳预测模型进行优化，获得多目标优化结果；主动迭代优化得到最优解。本发明提供的方法，通过机器学习获得精准的成形参量与目标性能的关系模型进行计算，寻得更优成形参量组合，从而得到性能更优异的制件。