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[发明专利]用于借助数字计算机在微组装控制中使用的基于机器学习的位置估计的系统和方法-CN202210439754.1在审
发明人： A·普洛乔维茨;A·罗摩克里希纳;W·杰克逊;L·S·克劳福德;B·鲁普;S·布特尔科夫;吕正平;E·M·乔 -专利权人：帕洛阿尔托研究中心公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明题为“用于借助数字计算机在微组装控制中使用的基于机器学习的位置估计的系统和方法”。可通过使用包括至少一个基于物理的模型和机器学习模型两者的混合模型来考虑控制回路延迟以预测被移动的微对象的位置。使用梯度增强组合该模型，其中模型是在基于在先前阶段基于与训练数据的比较计算的残差拟合的阶段中的至少一个阶段期间创建的。基于创建的模型选择针对每个阶段的损失函数。用从训练数据外推和内插的数据来评估混合模型，以防止过度拟合并且确保混合模型具有足够的预测能力。通过包括基于物理的模型和机器学习模型两者，该混合模型可以考虑在微对象的移动中涉及的确定性分量和随机分量两者，从而增加微组装的准确性和吞吐量。
用于借助数字计算机组装控制使用基于机器学习位置估计系统方法

[发明专利]借助数字计算机启用机器学习的微组装控制的系统和方法-CN202111542482.X在审
发明人： I·马泰;A·普洛乔维茨;S·内拉图里;J·德克利尔;吕正平;L·S·克劳福德;E·M·乔 -专利权人：帕洛阿尔托研究中心公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明描述了允许利用机器学习算法将微物体移动到期望位置的系统和方法。传感器诸如高速相机或电容感测跟踪物体的位置。通过控制电极阵列中的电极中的每一者来产生用于操纵物体的动态势能景观。一个或多个计算装置用于：使用传感器估计微物体的初始位置；产生用于由于电极中的至少一些电极产生的电极电势引起的微物体的移动的动态模型的连续表示，并在动态模型上使用自动微分和高斯求积法则推导出由电极产生的优化电势，以将微物体移动到期望位置；以及将所计算的优化的电极电势映射到阵列以激活电极。
借助数字计算机启用机器学习组装控制系统方法

[发明专利]针对3D打印的抗烧结剂的经由表面能调制的图案式沉积-CN202111252785.8在审
发明人： M·钦塔帕里;A·普洛乔维茨;A·V·帕特卡;吕正平;W·杰克逊 -专利权人：帕洛阿尔托研究中心公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： B22F12/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种系统，该系统具有：表面；原料沉积头，该原料沉积头被布置为将具有粘结剂的可烧结原料沉积在表面上；图案化系统，该图案化系统被布置为与表面相邻以按照图案改变原料表面能，从而在原料上形成选择性表面能图案；烧结选择性材料沉积头，该烧结选择性材料沉积头被布置为与原料沉积头相邻以沉积烧结选择性流体，该烧结选择性流体被选择为符合选择性表面能图案；以及烧结室，该烧结室用于在沉积抗烧结剂之后烧结原料。本发明公开了一种形成三维物体的方法，包括：将可烧结原料沉积到表面上；通过使粘结剂从可烧结原料中图案式脱粘而在可烧结原料中形成表面能图案；沉积与溶剂混合的烧结选择性流体，该溶剂被选择为使烧结选择性材料符合表面能图案；以及烧结原料。
针对打印烧结经由表面调制图案沉积

[发明专利]用于选择性烧结粘聚性原料的材料-CN202111097936.7在审
发明人： M·钦塔帕里;A·普洛乔维茨;A·V·帕特卡;吕正平;W·杰克逊 -专利权人：帕洛阿尔托研究中心公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： B22F10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种形成三维物体的方法，包括：将包含可烧结材料和粘结剂的可烧结致密原料沉积到表面上；根据图案沉积烧结选择性材料；去除粘结剂；烧结可烧结的致密原料以形成三维烧结物体；以及精加工烧结物体。本发明公开了一种烧结选择性材料，包含溶剂和在溶剂中的烧结选择性材料，该烧结选择性材料具有能够渗透致密原料的特性。本发明公开了一种系统，具有：表面；原料沉积头，该原料沉积头被布置为将可烧结的致密原料沉积在表面上；烧结选择性沉积头，该烧结选择性沉积头被布置为将烧结选择性材料沉积在表面和原料中的至少一者上；脱粘机制，该脱粘机制被布置为使原料与粘结剂脱粘；和烧结室，该烧结室用于在脱粘之后烧结原料。
用于选择性烧结粘聚性原料材料