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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;中国船舶集团有限公司第七一六研究所申请的专利一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同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：CN118446079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202410455410.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法是由邓路兵;林三宝;董博伦;蔡笑宇;赵昀;张本顺;孙宏伟设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法，通过分别训练路径规划强化学习模型和工艺优化强化学习模型，然后将两者耦合，通过实时将路径规划模型若干较优动作输入工艺优化模型，获得最优路径和工艺组合，进一步将其输入到路径规划模型进行沉积状态更新，不断迭代，从而获得最优工艺路径组合。本方法具有良好的泛化能力，并不局限于单一材料，单一热源和单一形状构件，本方法不仅能减少人力设计路径成本，还可以减少工艺摸索过程中的材料成本和时间成本，并且还有利于提高增材构件的性能。

本发明授权一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法，其特征在于，所述一种基于深度强化学习的增材路径工艺协同优化方法的步骤包括： 步骤1：构建增材路径规划强化学习环境； 步骤2：设置路径规划智能体奖励机制，用于评估智能体选择的沉积路径； 步骤3：训练路径规划强化学习模型； 步骤4：开发增材工艺优化模型环境并进行训练； 步骤5：将路径规划强化学习模型和工艺优化模型进行耦合，得到路径工艺协同互优化强化学习模型； 步骤5中获取路径工艺协同互优化强化学习模型的步骤包括： 步骤5.1：同步初始化路径规划强化学习模型和增材工艺优化强化学习模型； 步骤5.2：将路径规划强化学习模型中智能体采取的实时运动中所蕴含的沉积路径信息输入到增材路径工艺优化模型中，进行对应沉积路径的增材热力耦合模拟； 步骤5.3：通过增材工艺优化模型获取最优沉积路径和最优工艺参数； 步骤5.4：将最优沉积路径进一步输入路径规划强化学习模型中，路径规划模型智能体采取下一时刻的沉积路径； 步骤5.5：重复步骤5.2-步骤5.4，进行下一步路径规划并不断迭代，直至完成路径和工艺的互优化，得到增材路径工艺协同互优化的沉积方案； 步骤6：对所述路径工艺协同互优化强化学习模型进行训练； 步骤7：将增材构件输入训练后的路径工艺协同互优化强化学习模型中，获取最优沉积路径和最优工艺参数，基于最优沉积路径和最优工艺参数进行实际增材。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;中国船舶集团有限公司第七一六研究所，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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