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基于Q-learning的轻量化填充结构3D打印路径规划 被引量:1
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作者 徐文鹏 王东晓 +3 位作者 付林朋 张鹏 侯守明 曾艳阳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第12期44-47,共4页
针对轻量化填充结构模型,提出了一种基于Q-learning算法的3D打印路径规划方法,来改善该结构路径规划中转弯与启停次数较多的问题。首先对填充和分层处理后的模型切片进行预处理,然后以减少打印头转弯和启停动作为目标,构建相对应的马尔... 针对轻量化填充结构模型,提出了一种基于Q-learning算法的3D打印路径规划方法,来改善该结构路径规划中转弯与启停次数较多的问题。首先对填充和分层处理后的模型切片进行预处理,然后以减少打印头转弯和启停动作为目标,构建相对应的马尔可夫决策过程数学模型,多次迭代动作价值函数至其收敛,求解出一组取得最大回报值的动作策略,按照所设定的数学模型将该策略转义输出为打印路径,最后通过对比实验进行验证。实验结果表明:该方法能有效减少打印头的转弯和启停次数,增加打印路径的连续性,节省打印时间,同时可以在一定程度上提升打印质量。 展开更多
关键词 3D打印 路径规划 Q-learning算法 轻量化填充结构
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