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龙图腾网获悉山东大学申请的专利面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成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：CN119329061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411424566.7，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法是由吕琳;曹令鑫;黄继强;闫鑫;刘隆都;刘继凯设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法，将外力作为约束条件纳入支撑生成过程中，从而优化支撑的数量和位置；将具有相似特征的层聚集在一起，以显著降低生成支撑的时间成本并减少仿真次数。本发明综合考虑模型几何特征、材料属性、打印方向以及外力分布等多个因素，以生成最优的支撑结构，能够在确保打印成功的同时，最小化支撑结构的使用，从而提高3D打印的效率和质量。

本发明授权面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法，其特征是，包括以下步骤： 构建3D模型，对3D模型进行切片，得到一系列二维横截面的图像，对其进行预处理，将预处理后的切片图像进行聚类，添加约束并选择代表层； 根据代表层的位置，对添加支撑的3D模型进行切分并进行力学仿真，确定应力场区和切分后每个模型支撑点的受力情况； 根据力学仿真得到的应力场区分强悬垂区域和弱悬垂区域； 根据各支撑点的受力情况，将支撑点的受力转换为悬垂区域的受力场，对各支撑点进行优化，得到优化后的方案； 所述的对各支撑点进行优化的过程包括：构建总能量函数：Etotal＝Ef+λkEo，通过梯度下降的方法使得总能量函数最小化； 其中Ef代表因受力引发的能量，Eo表示悬垂约束优化的能量项，Ef用于优化支撑点的位置，使得所有支撑点承受的受力尽可能相似，实现最小化支撑点的数量，Eo的优化目标是确保以支撑点为圆心，以dself-support为半径的圆能够完全覆盖强悬垂区域，且计算过程为计算每个支撑点的Voronoi区域中，距离支撑点最远距离与其权重的乘积之和；λk为递减系数，随着迭代次数的增加逐渐减小； 所述的一种面向上拉式光固化3D打印的自适应支撑结构生成方法是， 其中χp表示点p处的密度； 当该距离小于最大悬垂距离dself-support时，表明当前区域的支撑满足悬垂约束，ωi设为0，该区域将仅根据受力约束进行优化，不会因悬垂约束而影响支撑点的分布，否则设为1，其中P为无穷大，即对||p-pi||取无穷范数。

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