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申请/专利权人：南通理工学院
摘要：本发明属于激光选区熔化领域，尤其涉及用于激光选区熔化的智能切片与扫描路径规划方法及系统，该方法首先收集金属构件属性参数和工艺需求，构建几何模型，并通过深度学习结合遗传算法实现自适应分层，其次，基于局部优先级策略自动标定扫描优先级，第三，引入螺旋‑摆线混合路径算法，构建路径自切换模型，并在仿真环境下优化训练，第四采用强化学习算法构建加工控制模型，实现加工头对金属构件的精准加工扫描，加工过程中，通过传感器实时监测并反馈温度场、应力分布和加工表面状态，实时调整加工路径和控制参数，最后，设置交互界面，实现加工过程参数的实时显示、设置及异常监控报警，提高了激光选区熔化的加工效率和精度。
主权项：1.用于激光选区熔化的智能切片与扫描路径规划方法，其特征在于，包括：S1、收集并预处理待加工金属构件属性参数和工艺需求参数，利用预处理的金属构件属性参数构建金属几何模型，根据构建的几何模型，利用深度学习结合遗传算法构建的智能分层策略，对金属几何模型进行自适应分层，并利用预处理的工艺需求参数对分层过程进行自适应调整；S2、基于S1中的分层切片结果，获取分层后每一层金属构件切片属性参数特征，利用配置的局部优先级策略，根据每一层金属构件切片属性参数为每一层切片中的每一个扫描区域自动标定扫描优先级值；S3、引入螺旋-摆线混合路径算法，构建路径自切换模型，利用获取的区域扫描优先级和金属构件属性参数与工艺需求参数，对构建的路径自切换模型在仿真环境下进行优化模拟训练，获取训练完成的路径自切换模型；S4、基于强化学习算法和加工控制参数构建并训练加工控制模型，利用获取的路径自切换模型和加工控制模型控制加工头对待加工金属构件的加工扫描；S5、利用加工头上集成的传感器，实时监测加工过程中的温度场、应力分布和加工表面状态，并利用传感器中配置的监测算法，对监测参数进行分析，并将分析结果反馈到路径自切换模型和加工控制模型，对加工路径进行自修正，同时对加工控制参数进行实时调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通理工学院 用于激光选区熔化的智能切片与扫描路径规划方法及系统
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