中航迈特增材科技(北京)有限公司姜彦彬获国家专利权
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龙图腾网获悉中航迈特增材科技(北京)有限公司申请的专利一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化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:CN121104132B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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:202511667176.7,技术领域涉及:B22F10/85;该发明授权一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化方法是由姜彦彬设计研发完成,并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化方法,包括:采集历史工艺参数数据、切片层矢量数据、打印材料热物性参数数据及在机实时温度与熔池传感器数据,构建标准化训练数据集;基于改进的傅里叶神经算子模型训练热场预测代理模型;生成候选打印路径序列,结合工艺实况输入数据进行热场演化预测;根据热场温度峰值、温度梯度与热积累量评估并确定最优路径序列;生成打印控制指令并实时反馈更新模型。本发明实现基于动态热场的打印路径全局自适应优化,提高热场预测精度与打印质量。
本发明授权一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多智能体的金属3D打印机打印路径优化方法,其特征在于,包括如下步骤: 采集金属3D打印机的历史工艺参数数据、设计零件的切片层矢量数据、打印材料的热物性参数数据以及在机实时温度和熔池传感器数据,并进行数据对齐与数据清洗,得到初步数据集合; 对初步数据集合进行网格化处理后,获得标准化训练数据集; 利用标准化训练数据集,以热场预测误差最小化为目标对改进的傅里叶神经算子模型进行训练,得到热场预测代理模型; 根据切片层矢量数据生成多个候选打印路径序列,实时采集当前金属3D打印机的工艺参数数据,作为工艺实况输入数据; 将多个候选打印路径序列与工艺实况输入数据同时输入至热场预测代理模型,得到热场演化预测结果; 根据热场演化预测结果,计算各候选打印路径序列对应的热场温度峰值、温度梯度和热积累量,并对各候选打印路径序列进行评分,确定最优打印路径序列; 基于最优打印路径序列生成金属3D打印机可执行的打印控制指令,并采集打印过程中的反馈数据,对热场预测代理模型进行增量更新; 所述利用标准化训练数据集,以热场预测误差最小化为目标对改进的傅里叶神经算子模型进行训练,得到热场预测代理模型,具体为: 利用标准化训练数据集初始化改进的傅里叶神经算子模型的网络参数,并以7:3的比例随机划分为训练数据和验证数据; 根据训练数据对改进的傅里叶神经算子模型进行前向预测,获得预测热场分布,并以预测热场分布与训练数据中对应的在机实时温度和熔池传感器数据在对应网格坐标上的逐点温度差绝对值之和作为预测误差; 根据预测误差,采用带动量项的自适应梯度下降算法对改进的傅里叶神经算子模型的网络参数执行反向传播与自适应步长优化; 在网络参数每次更新后,利用验证数据计算对应的预测误差,并持续记录连续多次网络参数更新过程中验证数据的预测误差的变化趋势,当连续三次验证数据的预测误差不再下降时,自动触发网络参数的早停机制; 在网络参数优化过程中设定最大优化迭代次数以及训练数据的预测误差阈值作为训练终止条件,若达到最大优化迭代次数或训练数据的预测误差低于预测误差阈值时,则终止网络参数优化过程; 在训练终止时,选取验证数据最低的预测误差对应的网络参数作为最终网络参数,得到热场预测代理模型; 所述改进的傅里叶神经算子模型包括频域输入编码层、多分辨率谱算子主干以及频域输出重构层: 所述频域输入编码层对输入的标准化训练数据集进行通道升维与线性映射,得到统一通道维度的频域特征数据; 所述多分辨率谱算子主干将所述统一通道维度的频域特征数据输入到由若干谱卷积块串联组成的网络结构中,每个谱卷积块内设置低频、中频与高频三个频带的并行处理分支,其中,每个分支内采用包含实部与虚部的复数权值对输入数据执行频域线性变换,并利用所述打印材料的热物性参数数据与工艺参数数据对应的频域通道对线性变换后的中间特征进行尺度与偏移的线性调制,获得经调制的频域特征数据,将经调制的频域特征数据在频域内进行加权融合,并与谱卷积块的输入数据相叠加后形成残差连接数据,再将所述残差连接数据的实部与虚部分别执行逐元素非线性激活,得到融合后的频域特征数据; 所述频域输出重构层将多分辨率谱算子主干输出的融合后的频域特征数据通过线性映射重构为与所述在机实时温度和熔池传感器数据频域表征相对应的预测热场分布。
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