摘要

3D打印是一项先进的制造技术,通过优化其中路径规划方案可以提高效率或成型质量。由于用于3D打印路径规划的传统方法在打印复杂薄壁结构时效果不佳,该文结合强化学习的智能性,提出了一种适用于复杂薄壁结构的路径规划方法。基于3D打印中的路径规划是填充任务,将强化学习中的路径规划任务转换为全遍历问题。为提高打印效率和成型质量,以最小化打印总成本为优化目标,根据优化目标设计强化学习中的约束条件,即最小化打印头的启停和转弯次数。建立单层切片的仿真环境,采用带有上述约束条件的Q-learning算法,通过计算总成本的值来引导学习,寻找最优路径方案。实验结果表明,该方法在打印复杂薄壁结构上的表现优于用于3D打印路径规划的传统方法。