本申请涉及增材制造领域，并且更具体地涉及用于以人工智能驱动粉末激励参数的增材制造系统和方法。
背景技术：
1、以申请人名义于2021年4月30日提交的(cn113458421a)中国专利申请公开了一种在增材制造工艺中改善粉床质量的设备系统和方法。根据该方案，增材制造设备系统中的激励单元能够破散粉末颗粒之间和/或与已经处理过的粉床之间的团簇和/或粘连，以便铺粉装置能够将光滑的粉层均匀地涂抹到基板平台和/或前一个粉层/粉床上，从而有效提高和保障增材制造过程中的铺粉质量和粉床表面质量。
2、然而，申请人意识到，尽管上述方案对改善铺粉质量具有一定的优势，但仍存在进一步优化的空间，例如在以下这些方面：现有技术中，激励单元的参数设置往往是固定的或预先设定的，缺乏对不同工况下激励参数的自适应调整能力。随着工艺要求和材料特性的变化，固定的激励参数无法始终如一地保证最佳的铺粉效果。现有系统缺乏对历史数据的充分利用，无法通过人工智能技术对大量历史数据进行分析和建模，从而实现对激励参数和铺粉工艺的智能优化和动态调整。
技术实现思路
1、本申请提供了一种用于以人工智能驱动和改善粉末激励参数的增材制造系统和方法，能够对激励参数进行智能优化和动态调整，以提高粉末层的质量。
2、第一方面，本申请提供一种增材制造系统，包括：激励装置，所述激励装置被配置为根据初始的激励参数对流动和/或静止在加工平面上的粉末进行直接和/或间接的振动激励，以此来破散各个粉末之间的团簇和/或粘连；检测装置，所述检测装置被配置为检测由所述激励装置对粉末施加激励所构建的加工质量参数；以及利用机器学习模型的处理装置，所述处理装置被配置为：收集由所述激励装置每次对粉末施加激励累积的激励参数和相应激励参数下映射的加工质量参数所构建的样本集；将所述样本集输入至所述机器学习模型进行训练以识别不同的激励参数和加工质量参数之间的第一关系；以及根据所述第一关系使所述机器学习模型生成调整后的最优的激励参数并反馈至所述激励装置，以使所述激励装置以调整后的激励参数来施加对粉末的激励。
3、第二方面，本申请提供一种用于增材制造系统的方法，包括：根据初始的激励参数来控制激励装置对流动和/或静止在加工平面上的粉末进行直接和/或间接的振动激励，以此来破散各个粉末之间的团簇和/或粘连；利用检测装置检测由所述激励装置对粉末施加激励所构建的加工质量参数；收集由所述激励装置每次对粉末施加激励累积的激励参数和相应激励参数下映射的加工质量参数所构建的样本集；将所述样本集输入至机器学习模型进行训练以识别不同的激励参数和加工质量参数之间的第一关系；以及根据所述第一关系使所述机器学习模型生成调整后的最优的激励参数并反馈至所述激励装置，以使所述激励装置以调整后的激励参数来施加对粉末的激励。
4、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，所述激励参数包括振动频率、振动幅度、振动持续时间和振动路径中的一项或多项。
5、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，所述检测装置被配置为利用以下一项或多项图像或非图像数据来检测加工质量参数：利用二维或三维相机捕捉的数据；利用激光散射测量的数据；利用超声波检测的数据；利用红外热成像的数据；利用光学相干断层扫描的数据；利用x射线检测的断层扫描数据；利用电磁感应的非破坏性检测数据；利用声发射的监测数据；以及利用电容传感器的测量数据。
6、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，所述加工质量参数包括粉末质量参数和/或熔池质量参数和/或成形质量参数。
7、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，当所述加工质量参数包括粉末质量参数时，所述粉末质量参数包括粉末层的表面粗糙度、峰值数、谷深、颗粒密度、温度梯度、轮廓高度差和表面波纹度中的一项或多项；当所述加工质量参数包括熔池质量参数时，所述熔池质量参数包括熔池的尺寸、形状、温度分布、凝固速率、内部气孔率和裂纹缺陷中的一项或多项；当所述加工质量参数包括成形质量参数时，所述成形质量参数包括成形结构的内部缺陷、密度分布、光洁度、层间粘结强度、内部应力分布和几何精度中的一项或多项。
8、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，其中所述流动是利用铺粉装置实现的，所述铺粉装置被配置为根据初始的铺粉参数将呈现在所述加工平面一侧的粉末沿着所述加工平面进行流动输送以将其铺设在基板平台上形成粉末层。
9、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，其中所述处理装置还被配置为根据所述第一关系使所述机器学习模型生成调整后的铺粉参数并反馈至所述铺粉装置，以使所述铺粉装置以调整后的铺粉参数来重新执行在所述基板平台上的粉末铺设，其中所述铺粉参数包括铺粉的次数、压力、速度和路径中的一项或多项。
10、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，其中还包括粉末扫描装置，所述粉末扫描装置被配置为根据初始的扫描参数利用能量束来对静止在所述加工平面上的粉末进行选择性熔融扫描以形成熔池和由熔池形成的实体结构。
11、根据第一方面或第二方面的优选实施方案，其中所述处理装置还被配置为：收集由所述粉末扫描装置每次选择性熔融粉末所累积的扫描参数，并将其与激励参数建立映射关系；将所述扫描参数、激励参数和相应激励及扫描参数下的加工质量参数的样本集输入至所述机器学习模型进行训练，以识别不同激励参数、扫描参数和加工质量参数之间的第二关系；根据所述第二关系生成调整后的扫描参数，并反馈至所述粉末扫描装置，以使所述粉末扫描装置根据调整后的扫描参数对粉末进行选择性熔融扫描。
12、应理解，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
1.一种增材制造系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述激励参数包括振动频率、振动幅度、振动持续时间和振动路径中的一项或多项。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述检测装置被配置为利用以下一项或多项图像或非图像数据来检测加工质量参数：
4.根据权利要求1或2或3所述的系统，其中所述加工质量参数包括粉末质量参数和/或熔池质量参数和/或成形质量参数。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述流动是利用铺粉装置实现的，所述铺粉装置被配置为根据初始的铺粉参数将呈现在所述加工平面一侧的粉末沿着所述加工平面进行流动输送以将其铺设在基板平台上形成粉末层。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述处理装置还被配置为根据所述第一关系使所述机器学习模型生成调整后的铺粉参数并反馈至所述铺粉装置，以使所述铺粉装置以调整后的铺粉参数来重新执行在所述基板平台上的粉末铺设，其中所述铺粉参数包括铺粉的次数、压力、速度和路径中的一项或多项。
8.根据权利要求1所述的系统，其中还包括粉末扫描装置，所述粉末扫描装置被配置为根据初始的扫描参数利用能量束来对静止在所述加工平面上的粉末进行选择性熔融扫描以形成熔池和由熔池形成的实体结构。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理装置还被配置为：
10.一种用于增材制造系统的方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述激励参数包括振动频率、振动幅度、振动持续时间和振动路径中的一项或多项。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中所述加工质量参数包括粉末质量参数和/或熔池质量参数和/或成形质量参数。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，
