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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：本发明公开了一种在云边协同制造环境下基于强弱数字孪生的3D打印机智能体构建方法，通过物联化借助预留的硬件接口、协议库、3D打印机动态运行数据库以及控制指令实现异构3D打印机的高效接入和管理，借助强弱数字孪生概念构建异构3D打印机的强弱孪生模型，包括几何建模、过程建模、数据建模，借助多维3D打印机知识图谱的构建，将弱孪生封装为智能体，完成跨企业分布式异构3D打印机高效快捷接入公网云平台并实现远程监控、打印质量优化及可供云平台调用完成商务接洽。本发明提高了异构3D打印机的接入和管理效率，有效解决了分布式异构3D打印机在云边协同制造环境中的接入、监控和协同问题，为云服务系统的开发提供了技术支持。

主权项：1.一种基于强弱数字孪生的3D打印机智能体构建方法，其特征在于，包括：3D打印机物联适配、构建3D打印机强孪生模型、构建3D打印机弱孪生模型及智能体和信息数据流动和处理规范；所述3D打印机物联适配包括：硬件连接：通过预留3D打印机常见硬件接口进行连接；协议匹配：构建3D打印的协议库，梳理常见类型的3D打印机的通讯协议并汇总至协议库中，硬件连接后在协议库中进行深度搜索，找到与设备兼容的协议；数据获取：构建列式数据库的3D打印机动态数据库，定义常见类型3D打印机的动态运行属性，通过物联网传感器和适配器，实时收集3D打印机的运行数据，并存储在动态数据库中；指令下发：通过云平台解析用户的操作请求、设计参数变更或其他远程控制命令，将将解析后的操作请求转化为3D打印机能够识别和执行的指令格式并下达给3D打印机；所述构建3D打印机强孪生模型包括：几何建模：使用三维建模和场景渲染软件进行部件建模和模型渲染，通过与设备的双向实时通讯获取设备运行时各部件的动态数据，并将实时获取的动态数据与预先建立的部件模型进行关联，确保模型能够实时反映设备的实际运行状态；过程建模：对常见类型的打印材料进行热动力学分析、流体动力学分析和材料固化分析，使用有限元分析，对材料在打印过程中的热交换和传导进行模拟，进行应力和变形分析，使用流体动力学仿真确定最佳打印速度和层厚度，将热动力学分析、流体动力学分析和材料固化分析的结果输出为仿真数据；数据建模：将包括动态数据和仿真数据进行清洗、关联、聚类、挖掘、迭代、演化、融合操作，对融合后的数据进行冗余及异常处理、从清洗后的数据中提取关键特征，对特征向量进行统计分析，形成特征向量和统计拟合得到数据模型；整合过程模型和数据模型，使用几何数据和打印过程数据及外部高速摄影机拍摄的打印过程图像数据，训练卷积神经网络模型，识别几何特征和打印过程中的特定模式；应用长短期记忆网络模型捕获时间依赖关系，处理连续打印任务中的温度数据和压力数据，结合几何模型、过程模型和数据模型的输出，创建强孪生模型；所述构建3D打印机弱孪生模型包括：数据框架搭建：收集3D打印机的静态数据，通过关联学习算法和层次聚类算法对3D打印机的静态数据搭建数据框架，得到实体及其关系后开始构建本体，使用本体语言定义实体和结构建立设备属性知识图谱，描述3D打印机各部件及其属性和关系；服务发现知识图谱：收集、整理和概括需要打印定制的产品、设计验证零件、制作模型，依靠设备属性知识图谱提供的信息建立服务发现知识图谱，描述不同打印需求和可提供的服务之间的关系；服务优化知识图谱：根据设备属性知识图谱和服务发现知识图谱分析3D打印机提供的服务和服务的性能指标，收集用户关于3D打印服务的反馈，建立针对每个关键服务属性的优化方法节点，制定改善措施作为节点添加到知识图谱中，构建3D打印机服务优化知识图谱，描述服务属性、优化方法和改善措施之间的关系；融合知识图谱：融合上述三种知识图谱构建弱孪生模型并将其封装为智能体；所述信息数据流动和处理规范具体为：确保信息数据在设备端、强孪生模型、弱孪生模型三者之间准确无误地流动和处理，对其三者在不同工作状态下的交互流程做出规范。

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百度查询： 西南石油大学 一种基于强弱数字孪生的3D打印机智能体构建方法