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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种多自由度空间的强化学习3D打印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：CN119502357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411676299.2，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权一种多自由度空间的强化学习3D打印方法是由范聪泽;郑菁桦;陈意伟;宋文哲;单忠德设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多自由度空间的强化学习3D打印方法在说明书摘要公布了：一种多自由度空间的强化学习3D打印方法，主要步骤包括：步骤1，三维模型准备，将扫描数据转换为体素化网格模型，并进行网格优化和体素化处理；步骤2，路径规划，使用空间连续路径规划方法生成多自由度的打印路径，并添加机械臂的碰撞和运动范围限制；步骤3，强化学习模型训练，设计奖励函数，包括打印质量、打印效率和机械臂运动稳定性，并使用数据进行模型训练，通过不断学习，优化打印参数，提高打印效果；步骤4，系统集成与测试，将各部分系统集成，通过打印测试，评估打印质量和效率。该方法有效解决了传统路径规划方法的不足，提高了打印质量和效率。

本发明授权一种多自由度空间的强化学习3D打印方法在权利要求书中公布了：1.一种多自由度空间的强化学习3D打印方法，具体步骤如下，其特征在于：步骤1，三维模型准备，将扫描数据转换为体素化网格模型，并进行网格优化和体素化；步骤2，路径规划，使用空间连续路径规划方法生成多自由度的打印路径，并添加机械臂的碰撞和运动范围限制；步骤2中路径规划的过程表示如下：步骤2.1，加工约束，设喷头碰撞区域的角度范围为θcollision，机械臂末端喷头与竖直的z轴的偏角为θrobot，喷头与打印表面垂直时可获得最佳表面质量，此时打印物体表面的最佳角度：θideal＝90°-90°-θrobot＝θrobot为避免喷头碰撞，实际应用中定义允许的最大角度θmax为：θmax＝90°+θrobot-θcollision将θcollision限定在45°～60°之间，θrobot限定在0°～45°之间；喷头出口的直径为dN，喷头的重复定位误差为e，则将层间距d设置在2e-0.8dN范围内；步骤2.2，选择变形区域，将物体模型中所有角度低于最大角度θmax的表面及其内部体素添加至扁平化变形区域，设模型表面某三角面片与水平面的角度为θ，当θ＜θmax时，该面片及其内部体素被选中进行扁平化变形；步骤2.3，扁平化变形算法，对体素化网格进行适当的变形，将较为平缓的表面区域变形为适合进行平面路径规划的水平面；设当前迭代次数为i，使用迭代算法对变形区域的面片进行水平变形，定义映射M为体素网格v的变形场，将v中的每个顶点p经过变形后的新位置hp存放于M中；步骤2.3.1，将上一次迭代结果hi-1p作为输入；步骤2.3.2，遍历体素网格hi-1p的表面三角面片，使用表示符合扁平化变形条件的表面区域，使用表示其余表面；步骤2.3.3，使用目标函数对中的面片进行水平变形，中的面片随之进行相应的变形以保证模型完整，求得新的网格顶点位置hip；在函数中，如果强制扁平化中的所有面片通常会导致无法求解，因此仅将的扁平化目标设定为具有高权重的软约束；步骤2.3.4，检测及其相邻的三角面片，如果所有的面片均为水平面，则停止迭代并以hip作为结果，如果仍有面片不是水平面，则进行下一次迭代，如果输入模型的任意表面均不符合扁平化要求，原始体素网格的顶点位置即为迭代结果h0p；步骤2.4，连续路径生成，选择费马螺线作为填充方式，减少路径分割，并使打印起始点和结束点位置邻近；设第i层切片中，第j个区域的外轮廓为ri,j,0，向内部等距偏移距离d，形成新轮廓ri,j,1，重复此操作可获得一系列闭合路径ri,j,k；各层闭合路径使用树形方式存储，设闭合路径由外向内逐层建立索引，将其划分为奇数圈和偶数圈两部分；找到每层路径中特征变化较小的位置，并在该位置确定一点作为连接相邻轮廓的连接点；在此点断开本层路径，并向内连接相邻的路径，建立连续路径；步骤2.5，使用变形场将平面连续路径转化为空间中的多自由度打印路径，设初始模型的表面轮廓为Ω，其内部的四面体体素的顶点为pi，当表面轮廓发生变形时，顶点也随之发生位移，通过与变形之前四面体网格顶点的位置进行对比，可得到扁平化变形的位置映射关系，即变形场M；定义扁平化变形操作的逆映射为M-1，则对已有的平面连续路径P进行逆映射操作M-1P，即可获得所需的空间中的连续路径；步骤2.6，通过线性插值，将路径点在原始模型中的位置与变形后的模型中的位置进行映射；经过连续路径规划后，可获得打印路径；由于变形可能发生在打印路径中的任何位置，为了保证变形准确，将采样率设定为喷嘴直径，对平面切片后的平面打印路径进行重新采样；每一个采样点必然位于扁平化体素网格中的某个四面体的内部或边界；确定路径点所在的四面体后，根据原始模型中对应四面体中的顶点位置进行线性插值，即可得到转化后路径点的空间位置；步骤2.7，根据模型的STL网格生成支撑结构；步骤2.7.1，根据模型的STL网格寻找出所有面向下方的三角面片，然后将这些表面进行组合，构成支撑结构的上表面，则支撑结构上表面可以通过三角面片顶点坐标的点坐标来确定；步骤2.7.2，提取支撑上表面最外缘的空间轮廓，向下竖直投影，构建支撑结构的侧表面；步骤2.7.3，使用热床所在的平面作为支撑结构的底面，形成闭合的支撑结构模型；步骤2.8，支撑顶面使用致密的网格结构，以保证首层表面质量，但这可能导致支撑不易于剥离，增加后处理难度；支撑中部使用稀疏的网格结构，可增加打印速度并减少材料使用，其图案与常规的3D打印填充图案一致；步骤2.9，通过设置合理的模型与底部打印平面的抬升距离，可以在支撑打印过程中消除热床的平面度误差，提升支撑和模型的打印效果；步骤3，强化学习模型训练，设计奖励函数，并使用数据进行模型训练；步骤4，系统集成与测试，将各部分系统集成，通过打印测试，评估打印质量和效率。

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