[发明专利]一种分层方向的优化方法

说明书

本发明涉及增材制造技术领域，尤其涉及一种分层方向的优化方法，包括：获得制造对象的三维模型，并转化为表面具有三角面片的处理模型；提供处理模型中所有三角面片的信息，并获得分层方向的样本区间；寻找分层方向的每个样本的k个邻近点形成一邻近点集，并用邻近点集表示分层方向的每个样本；采用一重构优化模型对每个邻近点集进行重构，确定与每个邻近点集相对应的一重构参数集合；利用映射后的分层方向的每个样本以及重构参数集合优化确定最能反映分层方向的特征的多个特征方向；选取多个特征方向中综合误差最小的作为分层方向；能够促进增材制造加工效率的提高，以及高精度完成复杂加工的目标的实现，有广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及增材制造技术领域，尤其涉及一种分层方向的优化方法。

背景技术

增材制造技术(3D打印)比传统的减材制造技术具有减少环境污染及能源消耗的明显优势。增材制造过程是通过层层材料堆叠生产3D产品，它可以实现工程设计方案的快速验证、产品的个性化定制以及复杂几何特征和材料特性的模型加工。

模型的切片方向问题都可以归结为制造中的最大化和最小化问题，可以通过STL(stereolithography，光固化立体造型术)或者CAD(Computer Aided Desig)模型来实现，根据工件的形状、应用的不同，很多特点都值得考虑，这往往也将工件的方向问题转化成为求解优化问题，这些优化问题往往也是多目标的。同时工件方向问题也会影响到切片建模的时间、质量和机械特性等。根据切片过程的不同，某些制造的限制也需要考虑。

现有方法多数研究目标都在获取最优的分层方向。切片方法和分层方向之间是耦合的，同时会影响到封层质量和建模时间。有的采用预测表面粗糙度的方法来尝试获取梯度方向，由于建模时间可以根据切片的数量来获得，所以这种方法可以用来估计工件的制造时间。这些方法都需要先得到所有可能的切片方向，然后对这些不同的方向进行比较，这样计算的复杂度较高，如果切片的要求是多方面的，这就会出现更大的计算负荷。近些年来，遗传算法也被引入到分层方向问题中用来在降低优化问题求解中降维以减少计算量。尽管可以减少分层方向的数量，但是遗传算法分层空间中的扩展型不好，在多目标优化中的表现并不理想，算法在寻找分层方向的有效性上并没有体现出明显的优势。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种分层方向的优化方法，应用于增材制造的制造对象；包括：

步骤S1，获得所述制造对象的三维模型，并将所述三维模型转化为表面具有三角面片的处理模型；

步骤S2，提供所述处理模型中所有所述三角面片的信息，并根据所述三角面片的信息获得所述分层方向的样本区间；

步骤S3，寻找所述分层方向的每个样本的k个邻近点形成一邻近点集，并用与每个样本对应的所述邻近点集表示所述分层方向的每个样本；

步骤S4，采用一重构优化模型对每个所述邻近点集进行重构，确定与每个所述邻近点集相对应的一重构参数集合；

步骤S5，对所述分层方向的每个样本进行映射，并利用映射的所述分层方向的每个样本以及所述重构参数集合优化确定最能反映所述分层方向的特征的多个特征方向；

步骤S6，选取多个所述特征方向中综合误差最小的作为所述分层方向。

上述的优化方法，其中，所述步骤S5中，确定的最能反映所述分层方向的特征的所述特征方向的数量为3～5个。

上述的优化方法，其中，所述步骤S5中，选取的最能反映所述分层方向的特征的所述特征方向的数量为4个。

上述的优化方法，其中，所述步骤S4中，每个所述重构参数集合包括总和为1的k个重构参数。

上述的优化方法，其中，所述步骤S5中，映射后的所述分层方向的每个样本的方向的合向量为零向量。