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龙图腾网获悉四川工程职业技术大学申请的专利一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造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：CN121624451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610156005.6，技术领域涉及：B22F10/28；该发明授权一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造方法是由李小强;梁军华;喻廷红设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造方法，涉及增材制造技术领域。本申请方法构建了完整的智能化制造体系：在数据采集阶段，采用高精度激光扫描技术精度达0.01mm，实现损伤区域的精准三维重构；在建模分析环节，通过多物理场耦合的有限元仿真，精确预测修复过程中的热力学行为；工艺优化方面，创新性地将自适应差分进化算法、改进NSGA‑II多目标优化算法和深度强化学习DRL有机结合，形成了覆盖偏差分析、路径规划和参数优化的全流程智能决策系统。特别是深度强化学习算法的引入，实现了对送丝送粉速度、激光功率等关键工艺参数的毫秒级动态调整，大幅提升了制造过程的稳定性和材料利用率。

本发明授权一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造方法在权利要求书中公布了：1.一种多算法协同优化的水轮机关键构件增材制造方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过高精度激光扫描技术获取水轮机关键构件的三维点云数据，并对点云数据进行去噪和精简处理，生成精确的三维模型； 基于三维模型建立多物理场耦合的有限元模型，用于模拟构件在工作载荷下的应力应变场及在修复过程中的热力学行为； 采用自适应更新差分进化算法对增材制造过程中的几何尺寸偏差进行实时识别与分析，并生成偏差修正方案； 利用改进的NSGA-II多目标优化算法，以修复路径长度、热输入均匀性和材料利用率为优化目标，对激光沉积路径进行全局优化； 在激光弧混合增材制造过程中，引入深度强化学习智能体，根据熔池实时监测数据动态调整工艺参数，完成水轮机关键构件的再制造； 所述高精度激光扫描技术所获取的三维数据包括叶片的曲面几何特征、表面磨损、划痕纹理和空间姿态；生成三维模型的具体步骤包括：点云配准、三角网格化以及曲面重构；激光扫描技术的测量精度达0.01mm； 自适应更新差分进化算法通过评估制造过程数据与设计模型之间的差异来识别偏差，并生成修正方案；该算法具备自适应能力，能根据制造环境的变化和实时反馈动态调整其参数和策略； 其中，算法采用动态线性升序交叉概率方案，交叉概率的计算公式为： ， 其中，设置为0.99，设置为0.45，则表示当前函数评估的次数，表示最大函数评估次数。

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