[發(fā)明專利]一種懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法及相關(guān)設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211510828.2
• 申請日: 2022-11-29
• 公開（公告）號: CN116021033A
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田雨沛;熊異;劉光;嚴(yán)菊杰;查鑫萌
• 申請（專利權(quán)）人: 南方科技大學(xué)
• 主分類號: B22F10/28
• 分類號: B22F10/28;B22F10/366;B33Y10/00;B33Y30/00
• 代理公司: 深圳市君勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268
• 代理人: 孫果

1.一種懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法包括：

根據(jù)輸入的待打印部件的標(biāo)準(zhǔn)模型文件生成三維模型；其中，所述標(biāo)準(zhǔn)模型文件為用標(biāo)準(zhǔn)三角形語言表示的文件；

使用切片軟件對所述三維模型進(jìn)行切片處理，得到分層切片數(shù)據(jù)；其中，所述切片軟件為激光選區(qū)熔化成型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備軟件；

對所述分層切片數(shù)據(jù)中的切片層進(jìn)行懸垂識別操作，計算出具有懸垂特征區(qū)域的懸垂角大小；

根據(jù)所述懸垂角大小和非參數(shù)模型計算并優(yōu)化得到最優(yōu)工藝參數(shù)；其中，所述非參數(shù)模型包括高斯過程回歸模型；

根據(jù)所述最優(yōu)工藝參數(shù)打印所述待打印部件。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述對所述分層切片數(shù)據(jù)中的切片層進(jìn)行懸垂識別操作，計算出具有懸垂特征區(qū)域的懸垂角大小的步驟具體包括：

利用切片器生成每一個切片層中的連接線段；

將當(dāng)前切片層上的所述連接線段投射在下一層切片層上，得到投影線；

將大于預(yù)設(shè)長度的投影線進(jìn)行分割，得到經(jīng)過分割后的投影線；

計算每個經(jīng)過分割后的投影線上中點(diǎn)處的懸垂角大小。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述懸垂角大小和非參數(shù)模型計算并優(yōu)化得到最優(yōu)工藝參數(shù)的步驟具體包括：

搭建所述非參數(shù)模型后，利用全因子的試驗設(shè)計方法獲取樣本點(diǎn)作為所述非參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

獲取所述非參數(shù)模型的數(shù)據(jù)驗證集，利用交叉驗證分析方法得到所述非參數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)；

根據(jù)最小化變形量和表面粗糙度構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化問題，并利用多目標(biāo)優(yōu)化方法計算得到所述多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解集；其中，所述最優(yōu)解集為所述最優(yōu)工藝參數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述計算每個經(jīng)過分割后的投影線上中點(diǎn)處的懸垂角大小的步驟具體包括：

將所述連接線段作為方向向量，并乘以旋轉(zhuǎn)矩陣得到垂直線段；

計算所述中點(diǎn)處與所述垂直線段和下一層切片層的交點(diǎn)之間的最小距離；

根據(jù)所述最小距離和下一層切片層的層厚計算得到所述懸垂角大小；其中，所述懸垂角大小的計算公式為：其中，d_min為所述最小距離；h為所述層厚。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述搭建所述非參數(shù)模型后，利用全因子的試驗設(shè)計方法獲取樣本點(diǎn)作為所述非參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的步驟具體包括：

搭建所述非參數(shù)模型后，將第一預(yù)置數(shù)量的激光功率和第二預(yù)置數(shù)量的激光掃描速度作為變量參數(shù)，并選擇非變量參數(shù)；

其中，所述非變量參數(shù)包括切片層的層厚、搭接間距和層間旋轉(zhuǎn)角、打印材質(zhì)和規(guī)格，以及基板的材質(zhì)和尺寸；所述打印材質(zhì)包括鈦合金、鋁合金以及高溫鎳基合金材料粉末；

將所述變量參數(shù)運(yùn)用在第三預(yù)置數(shù)量的懸垂角大小的待打印部件上，得到數(shù)據(jù)樣本作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述獲取所述非參數(shù)模型的數(shù)據(jù)驗證集，利用交叉驗證分析方法得到所述非參數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)的步驟具體包括：

以第一預(yù)置數(shù)量的激光功率、第二預(yù)置數(shù)量的激光掃描速度和第三預(yù)置數(shù)量的懸垂角大小為區(qū)間范圍，隨機(jī)選取第四預(yù)置數(shù)量的樣本點(diǎn)作為所述數(shù)據(jù)驗證集；

利用所述交叉驗證分析方法計算得到所述非參數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的懸垂結(jié)構(gòu)激光選區(qū)熔化工藝自適應(yīng)方法，其特征在于，所述根據(jù)最小化變形量和表面粗糙度構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化問題，并利用多目標(biāo)優(yōu)化方法計算得到所述多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解集的步驟具體包括：

獲取所述數(shù)據(jù)樣本的最小化變形量和表面粗糙度；

以所述最小化變形量和所述表面粗糙度為目標(biāo)構(gòu)建所述多目標(biāo)優(yōu)化問題；

利用基于演化算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法，獲得所述多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解集。