本发明涉及一种基于增材制造的异形管道成形基准优化方法，通过优化成形基准减少异形管道内外壁无支撑区域挂渣及翘曲变形等缺陷从而提高成形质量。通过给定异形管道的STL模型文件，对该文件进行读取并提取各三角面片的顶点及法向量信息，再以一定角度梯度对初始成形基准的法向矢量进行依次绕X(或Y轴)、Z轴的两次旋转，得到不同成形基准下该模型的待支撑区域面积。利用两次旋转角度及对应的面积建立数据集，构建神经网络模型用于预测，把训练后的预测结果作为个体适应度值，通过遗传算法的选择、交叉及变异操作寻找全域内异形管道待支撑区域面积最小的成形基准及对应的旋转角度。
