[发明专利]具有快速特征生成的机器学习

权利要求书

1.一种方法，包括：

识别用以生产零件的增材制造过程的机器过程参数；

提供真实世界传感器以感测与所述增材制造过程的真实世界版本相关联的特性；

在机器执行所述增材制作过程的真实世界版本时，从所述真实世界传感器接收传感器读数；

采用基于计算机的处理器，生成与所述增材制造过程相关联的、基于物理学的特征；以及

至少部分地基于所述机器过程参数、所述传感器读数和所述基于物理学的特征来训练机器学习软件模型，以预测所述真实世界传感器的性能。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

提供所述零件的计算机辅助设计CAD模型；以及

采用基于计算机的软件基于所述CAD模型，生成关于机器工具路径的虚拟数据，关于机器工具路径的虚拟数据用于在所述增材制造过程中生成所述零件，

其中，生成基于物理学的特征至少部分地基于关于机器工具路径的虚拟数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于物理学的特征表示所述增材制造过程中递送到关注区域的能量和被传导出关注区域的热量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述关注区域为粉末床的表面的区域，其中，所述关注区域与斑点同心，能量在该斑点处在所述增材制造过程中的特定时间点被引入所述粉末床。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，随着所述增材制造过程的进行，所述关注区域移动并与能量被引入所述粉末床的位置保持同心。

6.根据权利要求2所述方法，其中，生成基于物理学的特征包括：

生成能量通量特征，

其中，所述能量通量特征对应于所述增材制造过程中特定的时间段内递送到关注区域中的能量的量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，生成能量通量特征包括：

采用所述基于计算机的处理器至少部分地基于关于机器工具路径的虚拟数据，对特定的时间段内进入所述关注区域的功率进行积分。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，关于机器工具路径的虚拟数据包括：时间，位置，以及增材制造机器中的热源的功率信息。

9.根据权利要求2所述方法，其中，生成基于物理学的特征包括：

生成有效传导特征，

其中，所述有效传导特征对应于通过热传导对引入关注区域的能量的耗散能力。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，生成有效传导特征包括：

至少部分地基于关于机器工具路径的虚拟数据，来确定在有限的时间窗内所述关注区域中有多少面积没有接收到能量的直接递送。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，关于机器工具路径的虚拟数据包括：时间，位置，以及增材制造机器中的热源的功率信息。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器过程参数包括：功率，速度，以及与所述增材制造过程相关联的扫描模式信息。

13.根据权利要求1所述的方法，还包括：

使用所述机器学习软件应用的经训练版本来优化所述过程参数。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，使用所述机器学习软件应用的经训练版本来优化所述过程参数包括：

在所述增材制造过程中基于来自所述机器学习软件模型的信息来调整所述机器过程参数，以在所述真实世界传感器处生成期望的传感器读数。