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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114078189A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院沈阳自动化研究所;

    申请/专利号CN202010847333.3

  • 发明设计人 周波;赵吉宾;李论;田同同;

    申请日2020-08-21

  • 分类号G06T17/30(20060101);B33Y50/00(20150101);

  • 代理机构21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司;

  • 代理人许宗富

  • 地址 110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号

  • 入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T17/30 专利申请号:2020108473333 申请日:20200821

    实质审查的生效

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