【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于3d打印，特别是一种基于神经网络的挤出补偿方法及系统。
技术介绍
1、在现代制造业中，3d打印技术以其灵活性和高精度逐渐成为重要的生产手段之一。与传统制造方法相比，3d打印可以根据数字模型快速生成复杂形状的部件，降低了生产成本和生产时间。然而，尽管3d打印技术的优势显著，但在实际应用中，其精度和质量仍面临诸多挑战，尤其是在材料挤出过程中。
2、在3d打印中，材料的挤出流量是影响打印质量的关键因素之一。理想的挤出流量应与设计文件中规定的流量保持一致，以确保打印件的尺寸精度和表面质量。然而，由于多种因素的影响，包括喷头温度、压力、材料特性、环境条件和设备的动态变化，实际挤出的材料流量常常与理想流量存在差异。这种差异不仅会导致打印件的尺寸偏差，还可能产生层间粘结不良、打印表面粗糙等问题，进而影响最终产品的性能和外观。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于神经网络的挤出补偿方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够利用人工智能技术提升挤出流量控制的精度和响应速度...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的挤出补偿方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设打印计划，确定当前挤出材料对应的理想挤出流量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差异度的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异度确定3D打印设备的挤出补偿控制指令，以对喷头的挤出流量进行补偿，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于神经网络的挤出补偿系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的挤出补偿方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设打印计划，确定当前挤出材料对应的理想挤出流量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差异度的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异度确定3d打印设备的挤出补偿控制指令，以对喷头的挤出流量进行补偿，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于神经网络的挤出...
【专利技术属性】
技术研发人员：何桂华，洪英盛，
申请(专利权)人：深圳市智能派科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。