熔融沉积成型技术(Fused Deposition Modeling,FDM)是一种近几十年来得迅速发展的快速成型技术之一。由于具有成型速度快,操作简单,能满足个性化需求等优点,熔融沉积成型技术在产品设计,快速模具制造,艺术创作中等领域得到越来越广泛的应用。然而,FDM成型精度问题限制其进一步发展,而工艺参数的选择直接影响成型制件的精度。本文对以ABS(Acrylonitrile Butadiene Styrene)树脂作为成型材料的FDM设备展开研究,在理论分析的基础上,通过数值模拟和工艺参数优化,提高制件的成型精度。论文完成的主要工作如下:(1)系统分析了熔融沉积成型原理性误差、成型加工误差和后处理误差的主要影响因素;重点分析了材料粘接机理和翘曲变形产生过程,确定了本文研究的影响粘接质量和成型精度的主要工艺参数。(2)利用ANSYS有限元分析软件,建立了熔融沉积成型过程的温度场和应力场分析模型,模拟得到了关键节点温度和应力随时间变化、温度梯度和应力分布规律。研究了扫描速度,分层厚度,喷头温度和成型室温度对成型过程制件温度场和应力场的影响。(3)设计并进行了四因素三水平正交实验,利用信噪比和方差分析方法,研究了所选工艺参数对翘曲变形的影响规律及各自影响程度,并验证仿真结果,得出了较优的工艺参数组合。(4)建立了基于BP神经网络的熔融沉积成型制件翘曲变形预测模型,并用遗传算法对神经网络进行了优化,提高了模型的预测精度。在此基础上再次利用遗传算法进行了工艺参数优化方法研究,并使用优化后工艺参数进行实际的成型实验。实验结果证明了使用BP神经网络进行熔融沉积成型精度预测和工艺参数优化的可行性和实用性。