1.一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，初始化BP算法网络：BP算法网络结构包括网络的输入层、隐含层及输出层；输入层、隐含层及输出层上均设置有多个节点，按照选区激光熔化输入工艺参数对应热力结果的训练样本进行输入和输出学习训练，以及建立变惯性权重、变学习因子的参数方程；所述训练样本来自于选区激光熔化热力耦合仿真结果或实验数据结果；

第二步，学习训练BP算法网络：采用多层细分BP算法网络结构，由仿真或实验作输出的映射关系形成训练样本来训练BP算法网络；

第三步，初始化PSO算法；包括初始化每个粒子的速度和位置，构造改进的变速PSO算法，定义各粒子的个体最佳位置pBest，定义群体的全局最佳位置gBest，定义迭代次数和迭代精度；

第四步，选区激光熔化工艺参数编码；将PSO位置参数按选区激光熔化工艺参数对应的编码位编码，把主要工艺参数编码到一个粒子中，得到主要工艺参数统一的编码位；

第五步，粒子飞翔；PSO粒子以变惯性权重、变学习因子的方式变速飞翔，得到飞翔后的选区激光熔化工艺参数群组值；

第六步，工艺参数热力结果计算：将编码的位置参数作为输入工艺参数赋给第二步训练后的BP算法网络进行输入工艺参数对应的输出求解，得到热力结果值；

第七步，参数解码，求解局部最优解：根据第六步中BP算法网络计算后得到的各粒子的热力结果排序，取出最优热力结果对应的工艺参数值，替换当前最优各粒子的个体最佳位置pBest；

第八步，判断是否全局最优，若“是”更新全局最佳位置gBest，按照迭代代数与迭代精度判断进一步判断迭代是否终止，若“是”则进行第十步，否则进行下一步；

第九步，粒子通过变学习因子、变惯性权重为步长因子与方向因子进行变速飞翔，更新粒子速度，位置参数，迭代完成得到新的位置，然后进行第四步至第八步；

第十步，求出最优工艺参数，输出最优粒子参数对应的选区激光熔化工艺参数；

第十一步，将上步骤得到的选区激光熔化工艺参数与实验结果进行对比验证，如果满足验证误差，则进行十二步，若不满足验证误差，则返回至第一步；该实验结果是根据上一步求出的最优工艺参数进行选区激光熔化成形机增材制造实验得出的结果；

第十二步，得到并输出工艺参数匹配方案。

2.如权利要求1所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第一步中BP算法网络包括输入层、第一隐含层、第二隐含层、第三隐含层、输出层，各层节点数分别为4-15-15-2-2；

按照以下公式（1）（2）进行各层输入输出计算，并由公式（3）进行反馈误差计算，公式（4）（5）分别为各层各代学习训练对应的权重更新及偏置更新，由此按照给定样本进行输入输出的计算过程完成网络权值及偏置训练；

各隐含层的输出值计算：

  (1)

   (2)

其中，a表示任意一层隐含层的输入，Z表示任意一层隐含层的输出，w表示权重，b表示偏置；l，j表示第l层的第j个神经元；i，j表示从第i个神经元到第j个神经元之间的连接；

逆向反馈误差计算：

                    (3)

其中，E是反向误差，y是最后一层各个神经元的输出；

权重更新公式：

                                    (4)其中， 是算法学习率，取值范围0.1-0.3，

偏置更新公式：

                                   (5)。

3.如权利要求2所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第二步中，学习训练BP算法网络的方法为：采用选区激光熔化工艺参数仿真软件运行的输入、输出结果数据进行BP算法网络学习训练，学习训练样本不下于100组。

4.如权利要求2所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第二步中，学习训练BP算法网络的方法为：采用选区激光熔化工艺参数实验数据作为学习样本进行BP算法网络训练，学习训练样本不小于100组。

5.如权利要求3或4所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第三步中，设置粒子数为50个，每个粒子的速度和位置按照公式（6）和公式（7）计算，设置各粒子的个体最佳位置pBest，和群体的全局最佳位置gBest；

(6)

                        (7)

v是粒子飞翔的速度，k是算法运行中迭代的代数，w是飞翔惯性权重，Present 是当前的粒子位置；pBest和gBest分别是迭代过程筛选的局部最优解以及全局最优解；r1、r2是算法随机搜索域定义的（0，1）间的随机数。

6.如权利要求1所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第五步中变速飞翔，采用的变学习因子与变惯性权重，如公式（9）和公式（10）的计算；

设置变学习因子和变惯性权重，构建新的跌代中的变速系数因子，保证在初始迭代是步伐较快以保证算法快速收敛，而在靠近最优点附近，搜索速度降低以避免陷入局部最优，设置迭代次数为2000代；

         (9)

           (10)。

7.如权利要求1所述一种选区激光熔化主要工艺参数匹配优化方法，其特征在于，所述第四步，第七步中，将新的位置参数编码后赋给BP算法网络进行工艺参数对应的输出求解，求解后进行热力结果解码得到工艺参数对应的热力作用结果，其位置编码参数采用25位二进制编码，11  111  11111111111  111111111；

其对应的工艺参数关系具体为： 1-9位对激光功率进行编码，激光功率范围为0-256W，

10-20位对扫描速度进行编码，扫描速度为0-1000mm/s，21-23位对激光搭接率进行编码，激光搭接率为 0-40%，24-25位对扫描方式进行编码，扫描方式为四种。