本发明属于人工智能及3D打印领域，涉及一种基于强化学习的复杂薄壁结构物体3D打印路径规划方法。本发明首先建立路径规划的仿真环境，然后基于强化学习中的Q‑learning算法，建立回报矩阵R，由回报矩阵R生成状态‑动作矩阵Q；再通过对状态‑动作矩阵Q的数据进行分析，得到打印的路径规划仿真结果；最后由仿真结果，结合实际打印机参数，完成实际打印过程。本发明借助Q‑learning算法，对3D打印的路径进行智能的学习，通过学习训练，使计算机能够智能的找到适合打印的一条路径，能够大大的提高打印的效率，成形的效果也明显好于传统的路径规划算法。本发明对于复杂薄壁图形具有通用性。
声明：
“基于强化学习的复杂薄壁结构物体3D打印路径规划方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1144
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
