| 基于机器学习方法的点阵模型增材制造的自适应填充方法 | |
| 周波; 赵吉宾; 李论; 田同同 | |
| 2022-02-22 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种适用于点阵模型增材制造加工的自适应填充方法，包括：根据学习样本对待填充的几何特征进行分类；选用适宜的填充路径对各个待加工子区域进行填充；确定各个子区域的加工次序，将各个子区域的填充轨迹进行连接。本发明方法对复杂点阵模型采用基于机器学习的自适应路径选择规划方式及无交叉轨迹连接方法，提高了加工的均匀性及光顺性；提高了加工效率和质量；采用根据机器学习对几何特征进行分类的加工区域归类方法，获得了适宜采用等距轮廓偏置、双螺旋轨迹及基于直骨架路径填充方式的的加工区域分类结果，实现了加工轨迹的光顺性和高效性；基于旅行商问题的连接路径，将使得轨迹连接没有交叉，实现高效的填充次序规划。 |
| 申请日期 | 2020-08-21 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30479]  |
| 专题 | 工艺装备与智能机器人研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周波,赵吉宾,李论,等. 基于机器学习方法的点阵模型增材制造的自适应填充方法. 2022-02-22. |
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