[发明专利]激光切割方法的自动参数化

权利要求书

1.一种用于预测激光加工方法的加工结果(E)的预测方法，具有以下方法步骤：

-读入(S61)用于驱动激光加工工具的参数集(P)；

-访问(S62)确定性工艺模型(M)，以便对读入的所述参数集(P)的所述加工结果的预测数据集(E_fcst)进行计算(S63)，其中，所述确定性工艺模型(M)使用至少三个数据结构(P、E、PKG)，并且对表示物理激光加工工艺和所述加工结果(E)的相应的所述参数集(P)与工艺特性(PKG)之间的物理多维关系进行建模。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其中，所述方法另外地包括：

-利用读入的所述参数集(P)执行(S65)激光加工；

-测量(S66)加工结果(E_act)作为实际值；

-将所述加工结果的测量的所述实际值(E_act)与所述预测数据集(E_fcst)进行比较(S67)，并且在存在偏差的情况下：

-输出(S68)计算的比较结果。

3.根据紧接的前一权利要求所述的预测方法，其中，基于所计算的比较值自动启动适配过程，并且特别是对所述工艺模型(M)进行适配。

4.根据前述权利要求中的至少一项所述的预测方法，其中，借助于应用模拟算法和/或借助于制造预测算法对所述确定性工艺模型(M)进行访问。

5.一种用于自动计算用于激光加工方法的参数化的参数集(P_calcd)的参数化方法，包括以下方法步骤：

-读入(S71)加工结果的目标值(E_targ)；

-访问(S72)确定性工艺模型(M)，以便对满足所述目标值的读入的所述加工结果的所述目标值(E_targ)的至少一个参数集(P_calcd)进行计算(S73)，其中，所述确定性工艺模型(M)使用至少三个数据结构(P、E、PKG)，并且对表示物理激光加工工艺和所述加工结果(E)的所述目标值的相应的所述参数集(P)与工艺特性(PKG)之间的物理多维关系进行建模。

6.根据紧接的前一权利要求所述的参数化方法，其中，所述方法还包括：

-利用计算的所述参数集(P_calc)对工件进行加工(S75)；

-对完成的工件测量(S76)所述加工结果的实际值(E_act)；

-在所述加工结果的所述目标值(E_targ)与所述加工结果的所述实际值(E_act)之间进行比较(S77)并且存在偏差：

-输出(S78)计算的比较值和/或基于计算的所述比较值：启动适配过程，特别地：通过对所述确定性工艺模型进行访问来适配所述工艺模型和/或校准计算的所述参数集，使得能够保持读入的所述加工结果的所述目标值(E_targ)。

7.根据前述权利要求中的一项所述的参数化方法，其中，反复重复加工(S75)步骤、测量(S76)步骤、比较(S77)步骤和输出(S78)步骤，直到所述加工结果的所述目标值与所述加工结果的所述实际值之间的偏差降低到可预先配置的阈值以下为止。

8.根据前述权利要求中的一项所述的参数化方法，其中，借助于应用校准算法和/或借助于应用计算算法对所述确定性工艺模型的进行访问。

9.根据前述权利要求中的一项所述的参数化方法，其中，所述加工结果(E)是具有以下信息的数据元组：关于所述激光加工方法的质量的可测量信息，特别是关于熔体切割中的毛刺高度、火焰切割中的熔渣高度、边缘斜率、边缘波度和/或边缘轮廓高度、表面粗糙度、条纹高度和/或条纹频率的信息。

10.根据前述权利要求中的一项所述的参数化方法，其中，所述确定性工艺模型(M)用于训练神经网络。