点云与响应曲面融合驱动的FDM-3D打印多目标工艺优化方法

AITNT
正文
推荐专利
点云与响应曲面融合驱动的FDM-3D打印多目标工艺优化方法
申请号:CN202510696177
申请日期:2025-05-28
公开号:CN120620649A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供了点云与响应曲面融合驱动的FDM‑3D打印多目标工艺优化方法,包含搭建全过程监测数据采集平台,采集3D打印过程中的多模态传感器数据并提取时域及频域特征;基于三维扫描技术获取打印试样的高精度点云数据,提取各表面区域的粗糙度参数;构建工艺参数与多区域粗糙度参数的回归模型,分析工艺参数主效应及交互作用;融合复合满意度函数与熵权法,动态分配多区域质量指标的客观权重;通过多目标优化方法确定工艺参数最优组合,实现多区域表面粗糙度的降低;对3D打印部件各个侧面表面粗糙度的影响并得到各个侧面的最佳优化工艺参数;本发明能够通过参数协同调控使综合表面粗糙度降低,同时显著提升顶部、四周及底面区域的表面均匀性。
技术关键词
工艺优化方法 粗糙度参数 满意度函数 频域特征 三维扫描设备 三维扫描技术 优化工艺参数 热电偶传感器 多区域 振动传感器 FDM3D打印机 非接触式测量方法 采集平台 响应曲面分析 多项式 多模态传感器
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于TCN-SA-BiLSTM模型的微电网故障诊断方法及系统
BiLSTM模型 电网故障诊断方法 电网故障诊断系统 时序特征 频域特征
2
基于气象信息的电力变压器的故障预警方法和系统
变压器运行数据 故障预警方法 气象 变压器运行状态 故障预测模型
3
一种具有物理可解释的滚动轴承振动数据智能生成方法及系统
滚动轴承 智能生成方法 多层感知器 数据驱动模型 神经网络模型
4
一种基于空间频率交互与模仿学习解耦头的森林火灾检测算法
森林火灾检测 融合多尺度特征 分支 特征金字塔网络 注意力
5
融合AI与多元信息分析的煤矿机械故障诊断方法、电子设备和介质
煤矿机械 机器学习模型 频域特征 朴素贝叶斯网络 故障诊断方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号