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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116765427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310742461.5，技术领域涉及：B22F10/85；该发明授权一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法是由朱锟鹏;王齐胜;施云高;陈红设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种选区激光熔融过程熔池尺寸实时预测方法，其步骤包括：1、构建熔池图像数据集；2、通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积；3、提取与激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征；4、构建基于CNN和informer的熔池尺寸预测模型；5、对模型进行训练。本发明能克服现有模型只能用于单道或多道平均熔池尺寸预测的缺陷，可对具有不同热历史的复杂扫描策略下的未来多个时刻的熔池尺寸进行较为准确的实时预测。

本发明授权一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种选区激光熔融过程中熔池尺寸的实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用近红外高速摄像机以固定频率采集选区激光熔融过程中的熔池图像，并构建熔池图像数据集；其中，表示第i时刻的熔池图像，为熔池图像样本数量；L和H分别为图像的长度和高度； 步骤2：通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积，并作为熔池的尺寸； 将第i时刻熔池图像到第时刻熔池图像作为一个样本，将第i时刻熔池图像到第时刻熔池图像的熔池尺寸序列作为样本的标签； 步骤3：提取激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征； 步骤3.1：分别利用式1~式3计算标签对应的第时刻下的激光功率、第时刻下的扫描速度、第时刻下的功率密度： 1 2 3 式1-式3中，n为第时刻与第时刻之间激光扫描点数量，和分别为第时刻下第j个扫描点的激光功率和激光入射角，和分别为第时刻下第j-1到第j+1个扫描点之间的距离和扫描时间； 步骤3.2：利用式4-式9计算标签对应的第时刻下的激光移动方向、第时刻下的X方向距离、第时刻下的Y方向距离、第时刻下的欧式距离、第时刻下的加入扫描距离权重的激光功率特征、第时刻下的加入扫描距离权重的激光功率密度特征： 4 5 6 7 8 9 式4-式9中，为第时刻下第j个扫描点的激光移动单位方向向量，为工作坐标系的X轴单位方向向量，为计算夹角的函数，为第时刻下第j个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第时刻下第j个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置；为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系X轴方向的位置，为第i时刻下第1个扫描点在工作坐标系Y轴方向的位置； 步骤3.3：令标签对应的第时刻下的所有工艺特征为，按照步骤3.1~步骤3.2的过程计算第时刻到第时刻的工艺特征，从而得到标签对应的第时刻到第时刻的工艺特征序列为； 步骤4：构建熔池尺寸预测模型，包括：熔池感兴趣区域的提取模块、提取熔池图像特征的CNN模块、融合工艺特征与熔池特征的informer模块； 步骤4.1：所述提取模块计算标签对应的第时刻到第时刻的熔池图像序列的熔池质心，并以熔池质心为中心在熔池图像序列中确定边长为的矩形区域作为熔池感兴趣区域序列； 步骤4.2：所述CNN模块依次包含：两层卷积池化层以及一层全连接层； 将第时刻到第时刻的熔池感兴趣区域序列输入CNN模块中进行处理，并获得标签对应的熔池图像特征序列，其中，表示第时刻的熔池感兴趣区域特征； 步骤4.3：所述informer模块用于对和进行处理后，得到解码特征； 步骤4.4：解码特征通过一个全连接层后，输出预测的熔池尺寸序列； 步骤5：利用式10构建总损失函数： 10 式10中，为中的熔池长度序列的预测值、为中的熔池宽度序列的预测值，为中的熔池面积序列的预测值，为重要性的参数； 利用梯度下降法对所述熔池尺寸预测模型进行训练，并计算所述总损失函数loss以更新模型参数，当所述总损失函数loss收敛时，得到训练后的熔池尺寸预测模型，用于对选区激光熔融过程中未来多个时刻的熔池尺寸进行实时预测。

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