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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种基于深度强化学习的混凝土3D打印自适应控制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：CN121110953B 。

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：202511275580.X，技术领域涉及：E04G21/04；该发明授权一种基于深度强化学习的混凝土3D打印自适应控制方法是由贺静;辛龙龙;张苗;马宗方设计研发完成，并于2025-09-08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混凝土3D打印自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于建筑领域，提供一种基于深度强化学习的混凝土3D打印自适应控制方法，包括：获取打印机的多个状态变量，然后将多个状态变量归一化处理得到状态向量，将状态向量输入至策略网络中。策略网络将状态向量转化为原始动作，然后将原始动作经策略网络的缩放层映射到实际物理范围内得到中间动作。在中间动作上叠加OU噪声进行随机抖动生成探索性动作，即新的打印机螺杆角速度，打印机根据新的打印机螺杆角速度进行打印。新的打印机螺杆角速度更新状态变量得到新的状态变量，将新的状态变量归一化处理得到新的状态向量。重复上述过程至打印完成。本发明能够自适应调节打印机的混凝土挤出流量，且无需操作人员频繁干预，提高了生产效率。

本发明授权一种基于深度强化学习的混凝土3D打印自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的混凝土3D打印自适应控制方法，其特征在于，包括： S100：获取打印机的多个状态变量，然后将多个状态变量归一化处理得到状态向量，将状态向量输入至策略网络中，所述状态变量包括材料响应指数、过程驱动指数、误差、误差的积分和微分、打印机压降、打印机转矩、打印机螺杆角速度和打印机混凝土挤出流量； S200：策略网络将状态向量转化为原始动作，然后将原始动作经策略网络的缩放层映射到实际物理范围内得到中间动作； S300：在中间动作上叠加OU噪声进行随机抖动生成探索性动作，即新的打印机螺杆角速度，打印机根据新的打印机螺杆角速度进行打印； S400：新的打印机螺杆角速度更新状态变量得到新的状态变量，将新的状态变量归一化处理得到新的状态向量； S500：重复步骤S100至S400至打印完成； 挤压过程动力学等式为： 式中，D为打印机喷嘴直径，ρ为混凝土密度，ΔP为打印机的压降，T为打印机的扭矩，XQ为打印机的混凝土挤出流量，L为管道的管长，ω为打印机的螺杆角速度，τ0为混凝土的屈服应力，K为混凝土的黏度指数，n为流量指数，无量纲，a为，无量纲，b为0.0273，无量纲，LHS为材料响应指数，无量纲，RHS为过程驱动指数，无量纲，误差为材料响应指数和过程驱动指数差值。

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