改进Q学习的薄壁结构3D打印路径规划

3D打印是一项先进的制造技术，通过优化其中路径规划方案可以提高效率或成型质量。由于用于3D打印路径规划的传统方法在打印复杂薄壁结构时效果不佳，该文结合强化学习的智能性，提出了一种适用于复杂薄壁结构的路径规划方法。基于3D打印中的路径规划是填充任务，将强化学习中的路径规划任务转换为全遍历问题。为提高打印效率和成型质量，以最小化打印总成本为优化目标，根据优化目标设计强化学习中的约束条件，即最小化打印头的启停和转弯次数。建立单层切片的仿真环境，采用带有上述约束条件的Q-learning算法，通过计算总成本的值来引导学习，寻找最优路径方案。实验结果表明，该方法在打印复杂薄壁结构上的表现优于用于3D打印路径规划的传统方法。