[发明专利]基于虚拟数据和真实数据的机器学习

权利要求书

1.一种方法，包括：

采用基于计算机的软件来模拟过程，以生成关于所述过程的虚拟数据；

识别出用于所述过程的真实世界版本的过程参数；

提供真实世界传感器以感测与所述过程的所述真实世界版本相关联的参数；

在所述真实世界版本被执行时，从所述真实世界传感器接收传感器读数；以及

训练机器学习软件模型以基于关于所述过程的虚拟数据、所述过程参数和所述传感器读数来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，其中，采用基于计算机的软件应用来模拟过程以生成关于所述过程的虚拟数据包括：

提供与所述过程相关联的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，针对所述过程生成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，所述过程是制造过程，并且所述机器工具路径被机器用以制造所述CAD模型中所表示的零件。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述制造过程是增材制造过程，并且所述机器包括：构造平台；位于所述构造平台上面的粉末床；以及热源，被配置成向所述粉末床的各个部分递送热以生成所述零件。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，关于机器工具路径的数据包括：粉末数据、速度数据、以及所述增材制造过程中用于所述热源的模式数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，被所述机器用以执行所述制造过程的真实世界版本的所述过程参数包括：粉末数据、速度数据、以及所述增材制造过程中用于所述热源的模式数据。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述真实世界传感器是光电二极管传感器，该光电二极管传感器被配置成感测所述机器中由增材制造过程所产生的光。

8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述过程参数被机器用以基于关于机器工具路径的虚拟数据，来执行所述过程的所述真实世界版本。

9.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选所述过程参数。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，使用所述机器学习软件模型的经训练版本来优选所述过程参数包括：

在所述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。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

采用所述机器学习软件模型来预测所述真实世界传感器在所述过程中的性能；

将预测的性能与所述真实世界传感器在所述过程中的实际性能相比较；以及

基于比较来检测传感器性能的异常。

12.一种系统，包括：

计算机，所述计算机包括：

基于计算机的处理器；以及

基于计算机的存储器，存储有计算机可执行指令，当计算机可执行指令被基于计算机的处理器执行时，使得基于计算机的处理器模拟过程以生成关于所述过程的虚拟数据；

一个或多个机器，所述一个或多个机器被配置成基于与所述过程相关联的过程参数，执行所述过程的真实世界版本；

真实世界传感器，用以感测与所述过程的真实世界版本相关联的参数；以及

机器学习软件模型，被训练成基于以下各项来预测所述真实世界传感器的性能：关于所述过程的虚拟数据、所述过程参数、以及在所述过程的真实世界版本中来自所述真实世界传感器的传感器读数。

13.根据权利要求12所述的系统，还包括：

计算机辅助设计CAD软件引用，用以生成与所述过程相关联的零件的CAD模型，

其中，所述基于计算机的处理器模拟所述过程以至少部分地基于所述CAD模型生成所述虚拟数据。