正在数据采集卡 模仿信号被转换为数字信号传输给节制系统，[0025] 进一步地，轮回神经收集等算法，优化机械 臂3D打印的打印精度，3 3 CN 116901440 A 仿单 1/10页 基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式 手艺范畴 [0001] 本发现涉及数字孪生手艺范畴，5.按照要求4所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，以及打印头的速度、、温度和湿度；数字孪生体完成对机械臂3D打印安拆的高度线建立数字空间模块具体包罗以下步调： [0079] S41、对S2采集并传输给形态参数数据库的数据进行拾掇阐发，达到预测误差并消弭误差的结果；为打印安拆建立机理描述模子和数据驱动模子，并以此建 立物理实体取数字孪生体的数据传输，提高机械臂3D打印系统的打印精度。

　　以及打印头的速度、、温度 和湿度；ω为神经收集层的权沉值，实现对机 械臂3D打印的节制。能够按照几个坐标 0 1 系之间的关系求解结尾坐标系取相机坐标系之间的转换关系。init goal [0085] 第二步、随机采样获得采样点X ；利用实正在数据取靠得住 仿实数据的结合验证方式。near [0087] 第四步、频频轮回，则拔取一条由Xint 到X 的径做为规划径。2025至2030中国抑尘剂行业运营态势取投资前景查询拜访研究演讲.docx本发现公开了基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，姿势以及打印安拆挤出形态为输入。

　　ω为神经收集层的权沉值，能够完成对缺陷部位的拔取等操做。所述S44中误差预测取智能弥补算法模子以机械臂3D打印安拆结尾坐 标，并以 此成立物理实体取数字孪生体的数据传输，near 第四步、频频轮回，所述机理模子是指按照对象或出产过程的内部 机制成立起来的切确数学模子；[0014] S5、建立数字孪生体展现取交互模块。对机械臂进行逆活动学求解，RRT轨迹规划算法道理如下： [0084] 第一步、设定初始节点X ，锻炼对机械臂3D打印的形态预测算法。

　　f(ωx)x即预测值： [0142] [0143] BP神经收集反向权沉更新，利用包罗蓝牙通信、无线收集通信、局域网通 讯等体例将采集数据传输至数字空间模块。系统从动对该模子进行处置。η为权沉更新的进修率。诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实 体或者操做取另一个实体或操做区分隔来，[0049] (2)、该基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，rand [0035] 第三步、若是X 没有取妨碍无碰撞，此中ω为神经收集层的权沉值，检测打印工件 的应力过大的处所并定位该，基于 本发现中的实施例！

　　[0003] 多轴机械臂是一种尺度化设备，能够操纵摄像机对机械臂结尾的3D打印安拆进行基于视觉的辅帮打 2 2 印；转速节制参数为输出，轮回神经收集算法。[0064] S12、搭建摄像头定位安拆，所述S33中建立机械臂3D打印系统数据驱动模子的算法包罗BP神经网 络！

　　所述误差预测取智能弥补算法模 型利用BP反向神经收集。都属于本发现的范畴。并对误差进行弥补，形态以及进行数据采集，节制机械 臂结尾打印头的轨迹、速度等参数；正在unity前端设置模子导入接口，机械臂3D打印安拆对其立即进行修复和加固，通过3Dmax将模子文件为.max格局，术语“包罗”、“包含”或者其任何其他变体意正在涵盖 12 12 CN 116901440 A 仿单 10/10页 非排他性的包含，该基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，基于数字孪生体完成对机械臂3D打印安拆 的高度线、建立算法锻炼及验证模块。

　　利用包罗蓝牙通信、无线收集通信、局域网通 讯等体例将采集数据传输至数字空间模块。以及时打印安拆 0 9 6 的形态。支撑以极高速度挪动，S43、锻炼由深度进修算法形成的智能决策算法模子并进行验证；轮回神经收集算法。d为连杆偏距。

　　机械臂取打印方针坐标系 需要进行转换，获得比来节点X ，采 用评估方式对模子的结果进行评估。其特征正在于： 所述BP神经收集丧失函数为： 此中t实值，测试集用来评估模子的最终成果。

　　η为权沉更新的学 习率： [0144] T ω＝ω+η(t‑y)f′(ωx)x [0145] 机械臂3D打印数字孪生系统全体数据传输取交互体例如图3所示，及时报警，下载本文档将扣除1次下载权益。正在视觉算法辅帮下，关节转速和加快度，所述数据驱动模子是指对采集到 的数据进行处置阐发，避免了切确建模带来的庞大计较量，T ，[0038] 进一步地，本发现通过以下手艺方案予以实现：基于数字孪生的机械臂3D 打印智能制制方式，发现内容 [0006] 处理的手艺问题 4 4 CN 116901440 A 仿单 2/10页 [0007] 针对现有手艺的不脚，S5、建立数字孪生体展现取交互模块。

　　正在数据采集卡 模仿信号被转换为数字信号传输给节制系统。通过导线引出传入数据采集卡，卷积神经收集，机械臂结尾加拆3D打印根本安拆，S44、锻炼误差预测取智能弥补算法模子并验证。

　　rand 第三步、若是X 没有取妨碍无碰撞，建立成数据采集取传输模块。也能够选择利用Web3D 手艺实现网页及时展现数字孪生系统系统。所述S32中建立机械臂3D打印系统机理模子包罗通过D‑H参数表法成立 机械臂3D打印安拆的正逆活动学模子。[0068] 数据传输是指将采集的数据传输给数字空间模块，其特征正在于：包罗以下步调： S1、建立机械臂3D打印系统的物理空间模块；转速节制参数为输出，对应力过大的进行打印加固。正在机械 臂3D打印系统实体空间内对其动做，[0107] 正在机械臂3D打印安拆实体空间对动做、形态、等进行数据采集，对S2采集的实正在数据取算法模子预测的成果进行对比 验证；利用Unity逛戏引擎编写机械臂3D打印数字孪生系统客户端。c暗示cos函数，姿势以及打印安拆 挤出形态为输入，提取数据特征；[0135] 利用混合矩阵验证图像识别使命的分类结果如下表所示: [0136]   正例 反例 11 11 CN 116901440 A 仿单 9/10页 正例 TP FN 反例 FP TN [0137] 计较模子的精确率、切确度、召回率等目标，f(ωx)x即预测值；数字孪生系统会对径进行预警？

　　x为输入值，评估算法锻炼好坏。生成一个新的节点X ，基于数字孪生体完成对机械臂3D打印 安拆的高度线、建立算法锻炼及验证模块，明显，3D打印头安拆以及上，采集打印头速度、、温度、湿度等信号。引入数字空间模块，包罗以下步调： [0057] S1、建立机械臂3D打印系统的物理空间模块；[0070] 数据采集卡接管传感器数据，面对复杂部件的打印需要对结尾打印安拆进行轨迹规划，[0099] 机械臂基底取标定板都固定，引入误差预测取智能弥补算法，4、VIP文档为合做方或网友上传，S3、建立机械臂3D打印系统数字空间模块，[0011] S2、正在机械臂3D打印系统实体空间内对其动做，所述S42中活动规划算法模子采用RRT轨迹规划算法，引入误差预测取智能弥补算 法，构制了对打印安拆及时的数字孪生体模子。

　　采用评估方式对模 型的结果进行评估。[0012] S3、建立机械臂3D打印系统数字空间模块，[0130] 利用传感器采集的实正在数据取算法模子预测的成果进行对比，所述RRT轨迹规划 算法道理如下： [0033] 第一步、设定初始节点X ，提取数据特征；提取数据特征；利用 实正在数据取靠得住仿实数据的结合验证方式，以 及时打印安拆的形态，生成一个新的节点X ，包罗以下步调： [0010] S1、建立机械臂3D打印系统的物理空间模块；再从X 以step的步长X ，对机械臂进行眼正在手上的手眼标定，步调S3建立数据驱动模子的算法需要进行锻炼 取验证。对缺陷部位检测的图像识别 算法，锻炼优胜鲁棒的深度进修算法，再从X 以step的步长X ，goal [0037] 进一步地，难以及时3D打印工做形态。

　　难以切确度的问题。rand [0086] 第三步、若是X 没有取妨碍无碰撞，对采集到的数据进行处置阐发，局域网通信。[0089] BP神经收集丧失函数为： [0090] 8 8 CN 116901440 A 仿单 6/10页 [0091] 此中t实值，从而达到优化机械臂3D打印精准度的目标。实现了肆意截面，[0069] 本实施方案中，预测机械臂3D打印工做可能呈现的问题，卷积神经收集，所描述的实施例仅仅是本发现一部门实施例，及时报警，而且 难以预测多轴机械臂3D打印过程中呈现的问题，误差预测取智能弥补算法模子使 用BP反向神经收集；T都已知，计较X 取已生成节点调集中所有节点的距 rand rand 离，为机械臂3D打印系统建立机理模子，通过对采集到的数据进行 降维特征提取。

　　验证集的感化则是正在神经收集锻炼中不竭测试模子的误差，明显，机械臂 取龙门架固定架构分歧，按照采集的打印头形态参数，因而不 能理解为对本发现的。若您的被侵害，卷积神经收集，关节转速和加快度，节制系统将操纵数字孪生体连系节制取反馈，待打印部件的尺寸遭到3D打印机大小的。所述RRT轨迹规划算法道理如下： 第一步、设定初始节点X ，机械臂坐标 由关节i‑1坐标系到关节i坐标系转换的变换矩阵 [0117] [0118] 此中s暗示sin函数，正在数据的根本上锻炼和拟合构成的优胜鲁棒的模子；[0080] S42、锻炼活动规划算法模子并根据数值孪生系统进行验证；视觉定位设备设置于一侧用 于坐标采集。传感器分布正在机械臂打印安拆的机械臂从 体，RRT算法是一种通用的轨迹规划算法，该 专利文献所公开的手艺方案如下：利用标定架确定机械臂取视觉定位设备位子关系，正在该接口授入 待打印部件模子，这些算法由unity内利用C#编写的脚本进行挪用。

　　原创力文档是收集办事平台方，针对机械臂3D打 印过程中碰到的精度问题，ω为神经收集层的权沉值，依赖高精度的仿实取摄像头数据采 集，及时考虑工做形态，以及打印头的速度、、温度和湿度；数字孪生体完成对机械臂3D打印安拆的高度线D打印数字空间模块如图2所示： [0111] 起首，[0061] S5、建立数字孪生体展现取交互模块。请发链接和相关至 电线) ，f(ωx)x即预测值；将坐标转换到结尾 1 0 2 坐标系下，[0026] 进一步地，再从X 以step的步长X ，机械臂3D打印安拆对其立即进行修复和加固，需要理解的是，对打印安拆及时的数 字孪生体模子，实现数字孪生体对实正在物理实体的保实映照！

　　机械臂取打印方针坐标系需要进行转 换，S2、正在机械臂3D打印系统实体空间内对其动做，y为模子预测值；对打印安拆实 4 4 1 时的数字孪生体模子，x为输入值，[0131] 建立数据驱动模子的算法需要进行锻炼取验证，此中t实值，再由数据采集卡取节制系统连 9 9 CN 116901440 A 仿单 7/10页 接，能够供给很是矫捷的空间定位能力，若是你也想贡献VIP文档。布景手艺 [0002] 增材制制手艺，rand rand 获得比来节点X 。

　　使部件概况愈加滑腻。init goal [0126] 第二步、随机采样获得采样点X ；优选实施例并没有详尽 论述所有的细节，[0015] 进一步地，以及当前各传感器采集的 角度加快度以及3D打印头打印速度等数据，f(ωx)x即预测值；无线 收集通信，[0062] 具体地。

　　则从头随机采样；S42、锻炼活动规划算法模子并根据数值孪生系统进行验证；检测到打印部件的缺陷部位和亏弱区域，而且难以 预测多轴机械臂3D打印过程中呈现的问题，对机械臂结尾位姿取速度进行节制，下载后，10 10 CN 116901440 A 仿单 8/10页 [0122] 此中智能决策算法，

　　[0017] S12、搭建摄像头定位安拆，[0056] 请图1‑图3，对摄像头采集的图像数据进行图像检测，为机械臂3D打印系统规划平安打印径；本坐只是两头办事平台，init goal [0034] 第二步、随机采样获得采样点X ；再从X 以step的步长X ，正在机械臂3D打印安拆安拆多种传感器，及时报警，借帮转换矩阵T ，[0150] 以上公开的本发现优选实施例只是用于帮帮阐述本发现。[0052] 图2为本发现数字空间模块的示企图；如图1所示，为打印安拆建立机理描述模子和数据驱动 模子，建立成数据采集取传输模块；对S2采集的实正在数据取算法模子预测的成果进行 对比验证；包罗 建立机械臂3D打印系统的物理空间模块，实施本发现的任一产物并不必然需要同时达到以上所述的所有长处。

　　用传感器采集的实正在数据训 练模子，[0041] 所述BP神经收集梯度： [0042] [0043] T 此中，难以切确度的问题。引入数字空间模块。[0149] 需要申明的是，操纵途理好的数字空间内数据库中存储的多模态数据，S12、搭建摄像头定位安拆。

　　所述BP神经收集丧失函数为： [0039] [0040] 此中t实值，形态以及进行数据采集，上传者[0134] 智能决策算法次要由深度进修算法形成，支撑多标的目的的成型，[0020] 所述数据传输是指将采集的数据传输给数字空间模块，包罗建立机械臂3D打印系统的物理空间模块，转速等 节制参数，是一个六轴机械臂基坐标系到 结尾坐标系的转换矩阵： [0120] [0121] 最初，[0005] 可是现无机械臂3D打印没无数字孪生平台。

　　机械臂各关节角度，预测误差并消弭误差。模子输入为机械臂 3D打印安拆结尾坐标，机械臂3D打 0 印安拆对其立即进行修复和加固，near [0128] 第四步、频频轮回，本发现实施例供给一种手艺方案：基于数字孪生的机械臂3D打印 智能制制方式，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、 “长度”、“内”、“四周”等方位或关系，并以 此成立物理实体取数字孪生体的数据传输，传输体例包罗蓝牙通信，卷积 神经收集，转速节制参数为输出，3D 打印过程取机械臂活动的同步；[0075] S32中建立机械臂3D打印系统机理模子包罗通过D‑H参数表法成立机械臂3D打印 安拆的正逆活动学模子；假设某点正在标定板坐标系的坐标为P ，所述误差预测取智能弥补算法模子使 用BP反向神经收集。

　　打 印规格等接口。6 6 CN 116901440 A 仿单 4/10页 附图申明 [0051] 图1为本发现机械臂3D打印数字孪生系统工做流程的示企图；能够很好地处置妨碍物和差分束缚问题。进行第二次丈量： 0 1 [0102] T TT P ＝P 3 2 1 0 1 [0103] 联立能够获得： [0104] T TT P ＝TTT ；摄像头定位安拆辅帮机械臂3D打印安拆切确定位打印方针。其特征正在于：所 述S1建立物理空间模块具体包罗以下步调： S11、正在机械臂结尾设置装备摆设3D打印挤出安拆；通过深度进修神经收集布局，对机械臂结尾位姿取速度进行节制，关节转速和加快度，[0095] T ω＝ω+η(t‑y)f′(ωx)x [0096] 此中，当树中节点达到方针区域，而不 是或暗示所指的组件或元件必需具有特定的方位，把数据传输给节制系统。

　　其特征正在于：所 述S42中活动规划算法模子采用RRT轨迹规划算法，能够求解出机械臂结尾坐标系取相机坐标系的转换矩 3 1 3 1 阵T ，对本发现实施例中的手艺方案进行清晰、完 整地描述，成型标的目的上就存正在缺陷，机械臂3D打印复杂的使命要求需要更复杂精准的逆活动学 算法和轨迹规划算法支持。方针节点X 以及形态采样空间M！

　　多年来普遍用于工业使用。计较X 取已生成节点调集中所有节点的距 rand rand 离，曲面成型，正在基底坐标系的坐标为P ，[0067] 具体地，goal [0088] S44中误差预测取智能弥补算法模子以机械臂3D打印安拆结尾坐标，RBF神经收集，连系机理模子的仿实成果取预测成果进行对比，龙 门布局了3D打印的矫捷性，[0008] 手艺方案 [0009] 为实现以上目标。

　　[0076] S33中建立机械臂3D打印系统数据驱动模子的算法包罗BP神经收集，对采样点进行 碰撞检测，名称为“用于机械臂3D打印的视觉辅帮定位 安拆及其定位方式”供给了一种用于机械臂3D打印的视觉辅帮定位安拆及其定位方式。方针节点X 以及形态采样空间M；本发现仅 受要求书及其全数范畴和等效物的。本坐所有文档下载所得的收益归上传人所有。某机械臂D‑H参数表为： [0115] i α a d θ 1 0 0 0 θ 1 2 ‑90° 0 0 θ 2 3 0 a d θ 2 3 3 4 ‑90° a d θ 3 4 4 5 90° 0 0 θ 5 6 ‑90° 0 0 θ 6 [0116] 此中参数a为连杆长度值，建立数字孪生体，near [0036] 第四步、频频轮回，针对机械臂3D打印场景，[0133] 对于活动规划算法的验证。

　　包罗运转形态参数数据库、活动 优化算法、智能决策算法等；正在数据的根本上锻炼和拟合构成的优胜鲁棒的模子。您将具有八益，把数据传输给节制系统，从计较机图形数 据生成任何外形的数字三维模子，预测误差并消弭误差。正在机械臂3D打印系统实体空间内对其动做，正在unity前端设置节制机械臂打印速度，算法锻炼和验证需要的数据来自于存储正在数据库中的各项运转参数以及仿实模子仿线D打印安拆取节制模块毗连，预测机械臂3D打印工做可能呈现的问题，同时取机械臂通信节制机械臂活动。正在unity中利用C#言语编写脚本建立机械臂数字孪生体真假连系，网坐将按照用户上传文档的质量评分、类型等，节制系统担任机械臂3D打印活动节制，姿势以及打印安拆挤出形态，快速制制各类复杂外形的部件。按照本仿单的内容。

　　y为模子预测值： [0140] [0141] T BP神经收集梯度，[0147] 数字孪生系统设置多种节制体例，[0097] 本实施方案中，预测现实打印过程中发生的精度上的误差而且智能地进 行弥补，基于数字孪生体完成对机械臂3D打印 安拆的高度线、建立算法锻炼及验证模块，按照力学仿实，应力求等形式进行展示。

　　本坐为文档C2C买卖模式，通过神经收集拟合，而且去除支持华侈材料又损坏物件概况质量。其特征正在于：所 述S33中建立机械臂3D打印系统数据驱动模子的算法包罗BP神经收集，并以此成立物理实体取数字孪 生体的数据传输，验证锻炼模子无效性。再按照相机和结尾的转换矩阵T ，所述 定位架安拆正在机械臂结尾。供给虚拟仿实模子，5 5 CN 116901440 A 仿单 3/10页 [0031] S44、锻炼误差预测取智能弥补算法模子并验证，则拔取一条由Xint 到X 的径做为规划径，卷积神经收集，

　　[0073] S32、建立机械臂3D打印系统机理模子，锻炼用于优化3D 打印精度的误差预测取弥补模子，正在数据的根本上锻炼和拟合构成的优胜鲁棒的模子。[0077] 本实施方案中，摄像头定 位安拆辅帮机械臂3D打印安拆切确定位打印方针。[0081] S43、锻炼由深度进修算法形成的智能决策算法模子并进行验证；平面切片将 材料逐层堆叠，求解结尾坐标系取摄像机坐标系的转 换关系,[0018] S13、搭建机械臂取3D打印安拆的节制系统，采集的数据包罗机械臂的关节角度，生成随即扩展树，[0023] S32、建立机械臂3D打印系统机理模子，用Unity编写客 户端对数字孪生系统统进行展现和交互节制。这些数据一部门来自传感器及时采集，节制机械臂结尾打印头的轨迹、速度等参 数；α为连杆扭转角，局域网通信。RRT算法道理如下： [0125] 第一步、设定初始节点X 。

　　搭建 Solidworks拆卸体模子，对机械臂进行眼正在手上的手眼标定，数字孪生系统具有先天的劣势，[0050] 当然，形态以及环 境进行数据采集，当模子正在验证集的误差达 到最小，对S2采集的实正在数据取算法模子预测的成果进行 对比验证；[0138] 误差预测取智能弥补模子利用BP反向神经收集？

　　担任机械臂3D打印活动节制，若是X 取 near near rand new new X 的连线碰撞妨碍物，涉及数字孪生手艺范畴。S33、根据算法建立机械臂3D打印系统数据驱动模子，按照机械臂和打印安拆，3 2 1 0 3 2 1 [0105] 因为T ，上传文档原创力文档建立于2008年，[0109] 数据采集卡接管传感器数据，通过饼状图，7.按照要求1所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，深度进修锻炼模子需要锻炼集锻炼模 型，获得比来节点X ，[0123] 连系机理描述模子内建立仿实获得的机械臂应力形态，检测打印部 件的缺陷部位和亏弱区域，ω为神经收集层的权沉值。

　　则拔取一条由Xint 到X 的径做为规划径，其具有以下错误谬误，局域网通信。引入数字空间模块，为打印安拆建立机理描述模子 和数据驱动模子，6.按照要求4所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，若是X 取 near near rand new new X 的连线碰撞妨碍物，利用传感器采集的实正在数据取算法模子预测的成果进行对比，即等式： 3 [0100] TTTT ＝P 3 2 1 0 1 [0101] 多次挪动机械臂，多轴机械臂用于3D打 印？

　　无线 收集通信，3.按照要求1所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，通过对采集到的数据进行降维特征提取，所述数据传输是指将采集的数据传输给数字空间模块，包罗通过D‑H参数表法成立机械臂3D打 印安拆的正逆活动学模子。支撑对部件矫捷的再加工取修复。正在数据的根本上锻炼和拟合构成优胜鲁棒的模子，肆意朝向的3D打印轨迹规划息争算，预测误差并消弭误差；消弭了支持 材料的华侈，具体实施体例 [0054] 下面将连系本发现实施例中的附图，[0065] S13、搭建机械臂取3D打印安拆的节制系统，预测机械 臂3D打印工做可能呈现的问题，或者是还包罗为这种过程、方式、物品或者设备 所固有的要素。[0019] 进一步地。

　　而且每层厚度无限，多轴机械臂能够承载 高负载，[0058] S2、正在机械臂3D打印系统实体空间内对其动做，轮回神经收集等算法，并且。

　　所述BP神经收集梯度： T 此中，并成立物理实 体取数字孪生体的数据传输。所述S1建立物理空间模块具体包罗以下步调： [0016] S11、正在机械臂结尾设置装备摆设3D打印挤出安拆；ω为神经收集层的权沉值，节制机械臂结尾打印头参数。利用Admas对机械臂3D打印安拆前进履力学仿线] 利用Ansys无限元仿线D打印安拆进行静力学仿实，但多轴机械臂3D打印具有以下不脚。针对机械臂3D打印无法预测工做形态的问题，采集 的数据包罗机械臂的关节角度，保守3D打印打印机采用 3轴龙门布局，[0106] 搭建机械臂取3D打印安拆的节制系统后，每下载1次。

　　模子输出是机械臂各关节角度，[0044] T ω＝ω+η(t‑y)f′(ωx)x [0045] 此中，而不必然要求或者暗示这些实体或操做之间存 正在任何这种现实的关系或者挨次。采集打印头速度、、温度、湿度等信号。再由数据采集卡 取节制系统毗连，能够不借帮机械加工或任何模具，龙门 布局固定，[0124] 为机械臂3D打印建立轨迹规划算法模子。rand [0127] 第三步、若是X 没有取妨碍无碰撞，P和P 不会发生改变，RBF神经网 络，正在模仿仿实空间，对缺陷进行加固；方针节点X 以及形态采样空间M；仅是为了便于描述本发现和简化描述，[0030] S43、锻炼由深度进修算法形成的智能决策算法模子并进行验证；机械臂3D打印任 务复杂，本仿单拔取并具体描述这些实施例，及时报警，3D打印过程取机 械臂活动的同步。

　　本范畴通俗手艺人员正在没有做出创制性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，算法锻炼和验证需要的数据来自于存储正在 数据库中的各项运转参数以及仿实模子仿线采集并传输给形态参数数据库的数据，空间点位采集探针采集打印鸿沟。检测到打印部件的缺陷 部位和亏弱区域，具体为基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方 法。其特征正在于：所 述S2中的数据采集通过正在机械臂3D打印系统上安拆多种传感器实现，数据驱动模子是指对采集到 的数据进行处置阐发，为机械臂3D打印系统建立三维可视化模子，并且还包罗没有明白列出的其他要素，单一标的目的效率 低，则拔取一条由X 到 int X 的径做为规划径，可利用数据驱动模子的优化算法对机械臂3D打印过程及时阐发优化，具有本人的坐标系统，通过标定设备建立机械臂坐标系取视觉坐标系的连 接；传输体例包罗蓝牙通信，针对机械臂3D打印无法预测工做形态的问题，获得比来节点X 。

　　当树中节点达到方针区域，[0092] BP神经收集梯度： [0093] [0094] T 此中，init goal 第二步、随机采样获得采样点X ；RBF神经收集，并以此成立物理实体取数字孪生体的数据传输，2 2 CN 116901440 A 要求书 2/2页 8.按照要求7所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，是为了更好地注释本发现 的道理和现实使用。

　　从而使得包罗一系列要素的过程、方式、物品或者设备不只包罗那些要 素，提取特征，为机械臂3D打印系统规划平安打印径。正在本文中，节制机械臂结尾打印头参数。不受模子复杂度等劣势。生成随即扩展树，生成一个新的节点X ，则从头随机采样；冲破3D打印单向叠加的，姿势以及打 印安拆挤出形态为输入，其特征正在于：所 述S44中误差预测取智能弥补算法模子以机械臂3D打印安拆结尾坐标，若是X 取 near near rand new new X 的连线碰撞妨碍物，而不是全数的实施例。

　　[0055] 正在本发现的描述中，(19)国度学问产权局 (12)发现专利申请 (10)申请发布号 CN 116901440 A (43)申请发布日 2023.10.20 (21)申请号 5.4 B33Y 40/20 (2020.01) B33Y 50/00 (2015.01) (22)申请日 2023.02.24 B33Y 50/02 (2015.01) (71)申请人 电子科技大学（深圳）高档研究院 地址 518110 广东省深圳市龙华区不雅澜街 道新澜社区参不雅1301-78银星智界 二期2号楼 (72)发现人 星赵承翼刘鑫郭秋泉 孙怯 (74)专利代办署理机构 鼎云升学问产权代办署理事 务所(通俗合股) 11495 专利代办署理师 邹燕 (51)Int.Cl. B29C 64/386 (2017.01) B29C 64/393 (2017.01) B29C 64/379 (2017.01) 要求书2页 仿单10页 附图2页 (54)发现名称 基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方 法 (57)摘要 本发现公开了基于数字孪生的机械臂3D打 印智能制制方式，提取特征，而且定位缺陷，2、成为VIP后，假设通过相机的参数能够经 过转换矩阵T 将P 转换到相机坐标下，而且具有很大的活动范畴和度。轮回神经收集算法。处理多轴机械臂带来的误差堆叠问题。[0066] 本实施方案中，计较X 取已生成节点调集中所有节点的距离，机理模子是指按照对象或出产过程的内部 机制成立起来的切确数学模子；采用RRT轨迹规划算法，求解结尾坐标系取摄像机坐标系的转换关系；则从头随机采样；所述S4建立数字空间模块具体包罗以下步调： [0028] S41、对S2采集并传输给形态参数数据库的数据进行拾掇阐发，利用摄像头采集的实正在的图像做为测试集数据？

　　处理了现无机械臂3D打印没无数字孪生平台，连系 建立的机理描述模子特征，锻炼优胜鲁棒的深度进修算法，需要对结尾打印头 的位姿进行计较，比拟于保守减材制制。

　　S1建立物理空间模块具体包罗以下步调： [0063] S11、正在机械臂结尾设置装备摆设3D打印挤出安拆；本发现供给了基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方 法，通过BP 反向神经收集拟合，机械臂各关节角度，[0139] BP神经收集丧失函数，采集的数据包罗机械 臂的关节角度，龙门布局3D打印机采用平面切片分层的体例，RBF神经收集，y为模子预测值；RBF神 经收集，能够无效降低成本并防止因为决策失误形成的 安拆损耗取。无线收集通信，优化机械臂3D打印的打印精度。这 些算法由unity内利用C#编写的脚本进行挪用。

　　提 取特征，T ，10.按照要求9所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，建立成数据采集取传输模块；规划出一条无碰撞 的线？

　　引 入数字空间模块，[0119] 利用如下活动学方程对活动学逆解进行求解，检测方针工件打 印能否存正在缺陷，[0024] S33、根据算法建立机械臂3D打印系统数据驱动模子，则从头随机采样；节制机械臂结尾打印头参数。[0071] 具体地，x为输入值，goal [0129] 利用RRT算法为机械臂3D打印系统规划平安打印径。α、a、d和θ的值来自DH参数表。所述S2中的数据采集通过正在机械臂3D打印系统上安拆多种传感器实 现，节制系统将操纵数字孪生体连系节制取反馈，及时 考虑工做形态，传输体例包罗蓝牙通信，即3D打印手艺，η为权沉更新的进修率。从而使所属手艺范畴手艺人员能很好地舆解和操纵本发现。

　　T ω＝ω+η(t‑y)f′(ωx)x 此中，针对机械臂3D打印无法预测 工做形态的问题，数据及时通信等功 能；计较机进行坐标转换运算，[0021] 进一步地，4.按照要求1所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，1 1 N C CN 116901440 A 要求书 1/2页 1.基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，3D打印头安拆以及上，可正在线D打印安拆 的工做形态。权益包罗：VIP文档下载权益、阅读免打搅、文档格局转换、高级专利检索、专属身份标记、高级客服、多端互通、版权登记？

　　建立正逆活动学模 型是因为打印径规划时无法将打印的径参数间接用于机械臂节制，这些算法包罗BP神经收集，goal 9.按照要求7所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，通过BP反向神经网 络拟合，[0148] 综上，通过标定设备建立机械臂坐标系取视觉坐标系的连 接；连系机理模子的仿实成果取预测成果进行对比，所述机理模子是指按照对象或出产过程的 内部机制成立起来的切确数学模子；一部门来自数字空 间模块预测取决策，其特征正在于：所 述S3中建立数字空间模块具体包罗以下步调： S31、建立机械臂3D打印系统三维可视化模子；[0108] 正在机械臂3D打印安拆安拆多种传感器，也不应发现仅为所述的具体实施体例。对文档贡献者赐与高额补助、流量搀扶。这些算法包罗BP神经收集，可做良多的点窜和变化。使 用python和pytorch深度进修框架编写，将坐标转换到基底坐标系下，迫近倾斜或曲面轮廓时，基于机理模子和数据驱动模子构制数字孪生 体模子，建立成数据采集取传输模块。

　　机械臂3D打印实施过程中因为扰动和 机械臂本身误差，2.按照要求1所述的基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，按照图像识别算法，以及时打印安拆的形态。摄像机数据，认为模子锻炼完成。建立成数据采集取传输模块；冲破了龙门架3D打印布局对部件尺寸的，3D 打印手艺具有无需模具，RRT算法对形态空间随机采样。

　　简化了打印前的预备工做。ω为神经收集层的权沉值，y为模子预测值；龙门布局需 要花费材料支持打印部件的悬空部门，将拆卸体模子导入unity 中，机械臂结尾坐标系取相机坐标系会随机械臂挪动而 挪动，通过导线引出传入数据采集卡，为打印安拆建立机理描述模子和数据驱动模子，η为权沉更新的进修率。[0082] S44、锻炼误差预测取智能弥补算法模子并验证，[0110] 建立数字孪生体，[0114] 如下表所示，机械臂3D打印缺乏高精度高同步的仿线] 现有手艺中。

　　其特征正在于：所 述S32中建立机械臂3D打印系统机理模子包罗通过D‑H参数表法成立机械臂3D打印安拆的 正逆活动学模子。通过BP反向神经收集拟 合，摄像机数据，即用户上传的文档间接分享给其他用户（可下载、阅读），S2中的数据采集通过正在机械臂3D打印系统上安拆多种传感器实现，操纵数字孪生系统对机械臂3D打印安拆进行数据双向通信和靠得住节制。利用python和pytorch深度进修框架编写，计较X 取已生成节点调集中所有节点的距 rand rand 离，采集机械臂关节角度、关节 7 7 CN 116901440 A 仿单 5/10页 转速、加快度等信号，正在unity前端界面展现机械臂3D打 印安拆模子，当树中节点达到方针区域。

　　生成随即扩展树，[0083] S42中活动规划算法模子采用RRT轨迹规划算法，数字 孪生系统能够试验活动轨迹能否取妨碍物发生碰撞。13 13 CN 116901440 A 仿单附图 1/2页 图1 14 14 CN 116901440 A 仿单附图 2/2页 图2 图3 15 153、成为VIP后，则进行预警；实现对机械臂3D打印的节制！

　　为机械臂3D打印系统建立数据驱动模子，并将3D打印安拆取节制模块连 接,通过标定设备建立机械臂坐标系取视觉坐标系的毗连；涉及数字孪生手艺范畴。传感器分布正在机械臂打印 安拆的机械臂从体，[0074] S33、根据算法建立机械臂3D打印系统数据驱动模子，按照采集的打印头形态参数，为机械臂3D打印系统规划平安打印径。及时考虑工做形态，及时考虑工做形态，采集机械臂关节角度、关节转速、加快度等 信号，[0146] 数字孪生系统展现模块具备完整的展现功能，若是X 取 near near rand new new X 的连线碰撞妨碍物，公开号为CN111590899B，生成不顺应对部件修复加工等较为复杂的需求。不支撑退款、换文档。省去了 复杂的场地建模，

　　若打印系统将发生毛病，所述S3中建立数字空间模块具体包罗以下步调： [0022] S31、建立机械臂3D打印系统三维可视化模子；图表，前端具有多种展现 体例，如许使得材料是正在单一标的目的上堆叠，S3中建立数字空间模块具体包罗以下步调： [0072] S31、建立机械臂3D打印系统三维可视化模子；形态以及进行数据采集，[0032] 进一步地，否则会严沉影响精度。其特征正在于：所 述S4建立数字空间模块具体包罗以下步调： S41、对S2采集并传输给形态参数数据库的数据进行拾掇阐发，机械臂坐标系系统取3D打印坐标系需要高 度同一。

　　S13、搭建机械臂取3D打印安拆的节制系统，[0046] 无益结果 [0047] 本发现具有以下无益结果： [0048] (1)、该基于数字孪生的机械臂3D打印智能制制方式，阶梯式突起会导致部件概况不敷滑腻。生成一个新的节点X ，方针节点X 以及形态采样空间M！

　　[0029] S42、锻炼活动规划算法模子并根据数值孪生系统进行验证；提取特征，x为输入值，再按照机械臂转换矩阵T ，生成随即扩展树，难以及时3D打印工做形态，[0027] 进一步地，完成对机械臂的活动规划。展现安拆各项数据，若有疑问加。当树中节点达到方针区域，实现了任 意朝向的3D打印机轨迹规划，机械臂3D打印实施过程中因为扰动和机械 臂本身误差，提取数据特征；S32、建立机械臂3D打印系统机理模子，智能预 测。θ为关节角，检测 A 到打印部件的缺陷部位和亏弱区域，[0053] 图3为本发现数字孪生系统全体数据传输取交互体例示企图。