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龙图腾网获悉北京拓宝增材科技有限公司申请的专利一种金属3D打印质量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120542238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510615747.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种金属3D打印质量预测方法及系统是由张成林;黄文昊;吴昕设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属3D打印质量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及3D打印质量预测技术领域，具体公开了一种金属3D打印质量预测方法及系统，其中，方法包括：采集3D打印机的实时状态信息和当前打印件的状态数据；计算打印过程中各层打印件的热应力；采用卷积神经网络与时间序列神经网络结合区域聚类，生成空间几何精度等级图；相较于现有技术中多通过单一温度监测或后处理检测进行质量分析，尤其是在结构复杂和层间应力耦合显著的打印条件下，难以实现精度预测前置与实时空间误差分析的技术问题，由于本申请通过引入热应力驱动的二维误差建模、基于深度学习的三维误差分布预测和聚类式空间等级划分，实现了打印件质量的过程级预测和结构级表达，提高了预测准确性和空间表达能力。

本发明授权一种金属3D打印质量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种金属3D打印质量预测方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：采集3D打印机的实时状态信息和当前打印件状态数据，根据实时状态信息和当前打印件状态数据计算当前打印件热应力； 步骤S20：获取目标打印件的目标设计尺寸，根据目标设计尺寸和当前打印件热应力构造二维误差图； 步骤S30：将二维误差图、实时状态信息和当前打印件状态数据经过标准化处理后得到融合输入向量，预设误差分布预测模型，并采用卷积神经网络与时间序列网络对误差分布预测模型进行融合训练，将融合输入向量输入训练后的误差分布预测模型得到三维误差分布； 步骤S40：根据三维误差分布进行区域聚类与误差等级划分，生成目标打印件的空间几何精度等级图； 步骤S50：根据空间几何精度等级图，结合目标打印件的目标设计尺寸生成打印质量预测报告； 步骤S10中，采集3D打印机的实时状态信息和当前打印件状态数据，根据实时状态信息和当前打印件状态数据计算当前打印件热应力的步骤，具体包括： 采集3D打印机的实时状态信息和当前打印件状态数据，从当前打印件状态数据中获取在时间t位置x,y的熔融区温度、金属材料热膨胀系数和金属材料弹性模量，从实时状态信息中获取在时间t位置x,y的打印机腔体环境温度； 根据熔融区温度和打印机腔体环境温度计算得到相对差值温度； 引入当前打印件热应力全局调节因子，基于相对差值温度、当前打印件热应力全局调节因子、金属材料热膨胀系数和金属材料弹性模量计算得到当前打印件热应力； 步骤S10中，实时状态信息包括打印机温度、打印机激光功率和打印机扫描速度；当前打印件状态数据包括金属材料种类、金属材料热膨胀系数、金属材料弹性模量、熔融区温度和当前打印件热应力； 步骤S30中，将二维误差图、实时状态信息和当前打印件状态数据经过标准化处理后得到融合输入向量，预设误差分布预测模型，并采用卷积神经网络与时间序列网络对误差分布预测模型进行融合训练，将融合输入向量输入训练后的误差分布预测模型得到三维误差分布的步骤，具体包括： 步骤S301：对二维误差图、实时状态信息和当前打印件状态数据进行归一化处理，构造得到统一数值空间下的融合输入向量； 步骤S302：采用卷积神经网络从融合输入向量中提取局部应力变化特征和几何形变之间的空间关联模式特征； 步骤S303：采用时间序列网络从融合输入向量中提取打印过程中的时序关联模式特征； 步骤S304：将卷积神经网络提取的局部应力变化特征和几何形变之间的空间关联模式特征，以及时间序列网络提取的时序关联模式特征进行融合，得到特征融合向量； 步骤S305：预设误差分布预测模型，获取历史误差分布标注数据和历史特征融合向量数据，并将历史误差分布标注数据和历史特征融合向量数据作为误差分布预测模型的输入对误差分布预测模型进行预训练，最后再将特征融合向量通过经过预训练后的误差分布预测模型的层间融合层和全连接层，输出三维误差分布； 步骤S30中，层间融合层用于实现从分层二维误差图向整体三维误差分布的时序性融合，其中，层间融合层的公式表达为： ； 其中，为第层位置x,y的预测几何误差，其中为第层位置x,y的高度坐标值；为第层位置x,y的二维误差图，为通过误差分布预测模型第层传递的隐藏状态，为第层对应的过程参数特征向量，为误差分布预测模型的融合函数。

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