以往的快速原型加工只著重於改善單一品質特性，但就實際加工情況，大都需評估多個品質特性，來選用不同的參數組合。藉由經驗法則來決定最佳參數是目前最常見的方法，但此方法無法客觀地分析參數與品質特性的關係，因此採用多品質特性分析法改善此缺點。
本研究設定三個品質特性指標，分別為模型尺寸、表面粗糙度及加工時間，利用田口法設計實驗直交表，以直交表實驗結果計算各品質特性之S/N比，進行變異分析找出各因子的影響程度，此外建立倒傳遞類神經網路，並以田口法之實驗結果為訓練範例，建立一套實驗預測模型。另外以各品質特性，進行灰關聯生成與計算灰關聯係數，以熵權重將各序列組的灰關聯係數整合成一灰關聯度，由灰關聯度排序獲得最佳參數組合。實驗後結果顯示成像光源種類（藍光）、單層照射時間(10 sec)、活性寡聚體樹脂添加量(100 phr)、樹脂覆蓋表面時間(18 sec)、模型切層厚度(0.1 mm)、光起始劑含量(2 phr)、光通量大小(6000 Lux)為最佳參數組合。

In the past, Rapid Prototyping focused on improvement of single quality characteristics, but different quality characteristics were always estimated in the process, the group of optimal parameters are usually determined by the engineering judgment, but it is not a objective method from the experimental results. Therefore, many researchers use the multiple quality characteristics analysis in recent years.
This study select three quality characteristics (dimension accuracy, surface roughness, and making time) to estimate. We use Taguchi method design the orthogonal arrays. From the experimental result, we can compute S/N Ratio and ANOVA. We were training a Back-Propagation Network (BPN) by Taguchi’s experimental results to build a BPN anticipation model. The gray relational analysis have four steps : (1)grey generating; (2) grey relational coefficient; (3) grey relational grade; (4) gey relational ordinal. In Grey Relational Grade of weighting is using Entropy weighting. By the Gray relational analysis we can find a optimal parameter of experiment: light source (Blue) ; simple layer illuminate time (10 sec) ; Reactive oligomer (100 phr) ; deep-dip time (18 sec) ; layer thickness (0.1 mm) ; Photo-initiator (2 phr) ; luminous flux (6000 Lux).

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