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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种无支撑打印的模型分解方法、系统、设备及介质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：CN117261233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311437859.4，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权一种无支撑打印的模型分解方法、系统、设备及介质是由任晓栋;何哲;徐畅设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无支撑打印的模型分解方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无支撑打印的模型分解方法、系统、设备及介质，包括：在当前模型组中，选取所有不满足支撑条件的模型，获得若干当前待分解模型；利用平面搜索方法，对每个当前待分解模型进行平面搜索，获得最优平面，并对当前待分解模型进行划分，获得当前分解结果；利用当前分解结果对当前模型组进行更新，获得更新后的模型组；根据当前分解结果，生成模型分解树；根据模型分解树，对更新后的模型组中的模型进行打印顺序规划，获得模型的打印顺序；根据模型的打印顺序，生成适用于五轴3D打印机可执行的G代码；本发明满足五轴3D打印机的无支撑打印，实现目标工件的多方向无支撑打印，减少支撑材料损耗并避免打印完成后需去支撑的繁琐环节。

本发明授权一种无支撑打印的模型分解方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无支撑打印的模型分解方法，其特征在于，包括： 读取目标工件的STL文件，并存储至预设的模型组结构中，生成当前模型组； 在当前模型组中，选取所有不满足支撑条件的模型，获得若干当前待分解模型； 利用平面搜索方法，对每个当前待分解模型进行平面搜索，获得最优平面；并利用所述最优平面对当前待分解模型进行划分，获得当前分解结果；其中，所述最优平面满足：所述当前分解结果中两个新的子模型均满足支撑条件；或满足：相比当前待分解模型，两个新的子模型中不满足支撑条件的面片数量的下降梯度最大； 利用当前分解结果对所述当前模型组进行更新，获得更新后的模型组； 根据当前分解结果，生成模型分解树； 根据所述模型分解树，对所述更新后的模型组中的模型进行打印顺序规划，获得模型的打印顺序； 根据所述模型的打印顺序，生成适用于五轴3D打印机可执行的G代码； 利用平面搜索方法，对每个当前待分解模型进行平面搜索，获得最优平面的过程，具体如下： 构建单位上半球面；其中，所述单位上半球面为半径为单位长度、球心为原点的球面的上半部分； 在所述单位上半球面上随机选取一点作为初始平面法向量用点，并以所述初始平面法向量用点处的法向量作为初始平面法向量； 在当前待分解模型上随机选取一个点作为模型随机点； 以所述初始平面法向量用点、所述初始平面法向量及所述模型随机点，构建初始平面； 在所述初始平面上随机选取一个起始位置，并在所述初始平面上以所述起始位置为基准，按照预设的搜索步长，沿初始平面的法向量方向或沿所述初始平面的法向量相反方向进行等间距平面搜索，获得若干搜索平面；其中，若干搜索平面构成平面搜索空间； 在所述平面搜索空间内，若存在某个搜索平面将当前待分解模型划分为两个新的子模型，且两个新的子模型均为满足支撑条件，则该搜索平面为最优平面； 或在所述平面搜索空间内，若存在某个搜索平面将当前待分解模型划分为两个新的子模型，且相比当前待分解模型，两个新的子模型中不满足支撑条件的面片数量的下降梯度最大，则该搜索平面为最优平面； 根据当前分解结果，生成模型分解树的过程，具体如下： 以当前模型组中的模型作为模型分解树的根节点； 在利用最优平面对当前待分解模型进行划分后，将当前分解结果中位于最优平面下方的子模型加入到模型分解树的左侧叶子节点中，将当前分解结果中位于最优平面上方的子模型加入到模型分解树的右侧叶子节点； 对模型分解树的左侧叶子节点或右侧叶子节点重复最优平面分割操作，直至无法分割为止，即得到所述模型分解树；其中，所述模型分解树的每个叶子节点表示最小的可独立打印的子模型； 根据所述模型分解树，对所述更新后的模型组中的模型进行打印顺序规划，获得模型的打印顺序的过程，具体如下： 对所述模型分解树的叶子节点，按照从左到右的顺序进行遍历，获得叶子节点的遍历结果； 根据所述叶子节点的遍历结果，对所述更新后的模型组中的模型进行排序，得到所述模型的打印顺序。

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