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龍圖騰網恭喜北京中康增材科技有限公司申請的專利一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN109800533B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：201910112616.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法是由闕錦龍;郭振宇;姚俊峰設計研發(fā)完成，并于2019-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法，包括：步驟S1、選取3D打印機系統(tǒng)的訓練數據庫中的m個打印記錄的技術參數構成輸入特征集合X；步驟S2、從所述訓練數據庫中選取m個打印記錄的評估數值構成輸出特征集合Y；步驟S3、建立預測函數步驟S4、對所述預測函數使用第一優(yōu)化算法，求得θn的值。步驟S5、通過求得的所述θn的值，建立目標函數fθz1，z2，z3，...，zn，并預設zn的定義域；步驟S6、對所述目標函數fθz1，z2，z3，...，zn使用第二優(yōu)化算法求得最優(yōu)解本發(fā)明具有如下優(yōu)點：通過分析存在3D打印記錄中的技術參數與打印結果評估數值，找到兩者之間的函數規(guī)律，通過算法智能優(yōu)化技術參數，確定最優(yōu)的技術參數，有效地提高3D打印機的打印效率與質量。

本發(fā)明授權一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能技術的3D打印工藝參數優(yōu)化方法，其特征在于：包括：步驟S1、選取3D打印機系統(tǒng)的訓練數據庫中的m個打印記錄的技術參數構成輸入特征集合X，X＝{X1,X2,X3,…,Xi,…,Xm}，m為大于1的整數，i表示序號且為整數，i∈[1,m]，輸入特征Xi表示第i個打印記錄，表示第i個打印記錄的第n個技術參數類型的數值，n表示序號且正整數；步驟S2、從所述訓練數據庫中選取m個打印記錄的評估數值構成輸出標簽集合Y，Y＝{y1,y2,y3,…,yi,…,ym}，yi表示在所述第i個打印記錄中與技術參數相對應的評估數值；步驟S3、建立預測函數 其中θn表示第n個技術參數類型的權重參數，θ0為常數；步驟S4、對所述預測函數使用第一優(yōu)化算法，求得所述θn的值；步驟S5、通過求得的所述θn的值，建立目標函數fθz1,z2,z3,…,zn，fθz1,z2,z3,…,zn＝θ0+θ1z1+θ2z2+θ3z3+…+θnzn，zn表示第n個技術參數類型的數值，并預設zn的定義域；步驟S6、對所述目標函數fθz1,z2,z3,…,zn使用第二優(yōu)化算法求得最優(yōu)解表示所述3D打印機的第n個技術參數類型的最優(yōu)取值；所述步驟S4中的第一優(yōu)化算法是梯度下降法，具體包括：步驟S41、建立損失函數Jθ1,θ2,θ3,…,θn， 步驟S42、對所述損失函數Jθ1,θ2,θ3,…,θn進行關于θj的偏導， 其中j表示序號且為正整數，θj表示第j個所述權重參數；步驟S43、再進行多元線性回歸運算，通過函數minmizeJθ1,θ2,θ3,…,θn，最后獲得θ1,θ2,θ3,…,θn的值；所述步驟S6中的第二優(yōu)化算法是粒子群算法，具體包括：步驟S61、將一次所述打印記錄視為一個粒子，所述n個技術參數類型的數值視為所述粒子的位置Zkt，所述n個技術參數類型的數值變化量視為所述粒子的速度Vkt， 其中k與t均表示序號且為正整數；表示第k個粒子在第t次迭代的第n維位置分量，所述第n維位置的取值即為第n個技術參數類型的數值；表示第k個粒子在第t次迭代的第n維速度分量，所述第n維速度分量的取值即為第n個技術參數類型的數值變化量；設定所述粒子的總數量為K個，最大迭代次數為T次，K與T均為正整數，初始化K個所述粒子的位置Zkt與速度Vkt；步驟S62、計算K個所述粒子在第t次迭代的目標函數值從中選擇目標函數值最高的粒子的位置作為全局最優(yōu)粒子位置，每個粒子保存在迭代過程中自身目標函數值最高的位置作為單體歷史位置； Gbest＝pg1,pg2,pg3,…,pgn,表示第k個粒子的單體歷史位置，表示其第n維位置分量；Gbest表示全局最優(yōu)粒子位置，pgn表示其第n維位置分量；步驟S63、更新所述粒子的位置和速度，具體為： 其中c1為個體學習因子，c2為社會學習因子，r1與r2為隨機值，r1∈0,1，r2∈0,1；步驟S64、判斷迭代次數t+1是否大于最大迭代次數T，如果“是”，則得到k個粒子的位置ZkT，其中目標函數值最高的粒子位置即為最優(yōu)位置如果“否”，則轉到步驟S62。

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