基于深度强化学习的定向能量沉积工艺参数控制方法、装置、介质及终端

本申请提供基于深度强化学习的定向能量沉积工艺参数控制方法、装置、介质及终端，通过构建出基于激光定向能量沉积的仿真系统，并利用深度强化学习近端优化算法探索最优策略，从而产生包含有激光器功率、速度和运动轨迹参数的控制策略，以提升定向能量沉积过程中最优的工艺参数策略选择的智能化、高效化。相比于传统的人工经验控制得到的打印策略，本发明可以缩短人工试错时间与制样成本，同时深度强化学习策略降低了得到的样品硬度的变异性。且可适用于多种真实生产环境，降低了人工控制的难度，从而高效地获得最优化工艺参数及策略。
上海科技大学
翟梓融 | 石帅 | 武颖娜 | 昌海 | 王韦昊