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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法、调控系统和提高成形精度的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：CN119388749B 。

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：202411862358.5，技术领域涉及：B29C64/153；该发明授权一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法、调控系统和提高成形精度的方法是由杨强;简凌云;王谦元;李亚洲;王富;李涤尘设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法、调控系统和提高成形精度的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法、调控系统和提高成形精度的方法，属于增材制造技术领域。包括：获取聚合物LPBF工艺过程中的温度分布数据；基于温度分布数据与打印当前层所采用的工艺参数，构建数据库；基于机器学习，建立聚合物LPBF工艺过程精确调控模型；利用数据库完成对聚合物LPBF工艺过程精确调控模型的训练，建立工艺参数、打印层厚与逐层温度场分布的映射关系，获得工艺参数与打印层实时温度场的负反馈机制，完成聚合物激光粉末床熔融成形精度的精确调控。本发明利用强化学习算法在大数据处理方面的优异性，改善成形过程中的热累积现象，消除翘曲、结块等缺陷，对聚合物材料LPBF工艺成形件精度与性能提高具有指导意义。

本发明授权一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法、调控系统和提高成形精度的方法在权利要求书中公布了：1.一种聚合物激光粉末床熔融成形精度的调控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取聚合物LPBF工艺过程中的温度分布数据； S2：基于温度分布数据与打印当前层所采用的工艺参数，构建数据库； S3：基于机器学习，机器学习采用强化学习算法，数据库由多组episode构成，其中，每组episode被定义为完成一次激光单道扫描的整个过程；建立聚合物LPBF工艺过程精确调控模型，包括环境状态函数S、模型的动作范围A、环境的奖励R和价值函数Q； 其中，环境状态函数为，其中，x、y用于确定打印过程中成形件实时打印层各像素点位置，z为当前打印层厚度，表示成形件实时打印层温度分布状态； 模型的动作范围A被定义为能够进行实时调控的工艺参数构成的集合，包括灯管功率、激光功率、扫描速度和扫描间距； 环境的奖励R为完成单道激光扫描后，下一层各像素点温度分布状态与目标温度分布状态的差值； 价值函数Q为，其中：表示个体执行的策略，即在成形件打印层温度分布状态为s时，将动作范围A内中某项可控工艺参数调整为a的概率，用于探寻更优参数；表示执行操作a后成形件下一层温度分布状态；为在下一个状态中需要进行调控的工艺参数；为执行操作a后在状态s中观察到的奖励；为衰减因子，用于控制当前奖励与后续状态奖励的权重；表示价值函数的期望值，用于衡量理论奖励的大小，给予模型选择后续动作的依据； S4：利用数据库完成对聚合物LPBF工艺过程精确调控模型的训练，建立工艺参数、打印层厚与逐层温度场分布的映射关系，获得工艺参数与打印层实时温度场的负反馈机制，完成聚合物激光粉末床熔融成形精度的精确调控。

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