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熔融沉积成形（FDM）是快速成型（RP）最有发展前途的工艺之一，掌握提高成形件精度的控制方法是推广其应用的重要途径。在分析FDM成形件精度影响因素的基础上，提出应用误差反向传播（BP）神经网络建立预测精度模型的方法。将主要影响因素作为BP神经网络模型的输入参数，并根据最小预测误差选择输入层和中间层的维数，确定了BP模型结构。利用多组实验数据进行模型训练，建立了BP神经网络模型。模型预测与实验测量的对比结果表明，模型的预测误差在6％以内，具有很高的预测精度，可以指导实际应用。