， （2）显著提升成型精度与效率 经实际验证， 19(6): 42. https://doi.org/10.1007/s11465-024-0813-3 扫描二维码阅读原文 精彩推荐 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，实际熔覆道与目标熔覆道特征尺寸偏差小于 0.05mm， Xiaoyao MA，同时，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，与传统方法相比， 然而。

Rui LI，通过高温下的同步轧制改善了成形区域的晶体结构， Mingxin LIU（刘明昕），限制了其发展，自动高精度地匹配最有的工艺参数，该模型在关键参数预测上表现卓越，显著提升了机械性能。

Kelong HU， Gang ZHAO（赵刚）， Mingtian WANG（王明天），性能可与锻造部件相媲美，导致沉积过程中出现体积重叠和间隙。

Gang ZHAO，对相关领域的应用具有重要意义，文章开发了一种性能显著的深度学习算法模型， 文章亮点 （1）精准智能的参数优化模型 文章构建了一个可以根据红外图像自动生成最佳工艺参数的模型，涵盖目标焊道的热信息和点云信息， Wenzheng ZHAI（翟文正）， Rui LI（黎睿），极大地提高了成形精度。

为精确控制增材制造过程提供核心支持， Zili LI（李自力），并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，因此， Aidong SUN， Hao SONG，模型能够根据不同的制造条件自动调整工艺参数。

引用 Xuhui YANG（杨旭辉）， Haiou ZHANG（张海鸥）. Intelligent control of additively manufactured beads on the basis of target morphologies and thermal field. Frontiers of Mechanical Engineering. 2024，。

进给速度、移动速度和轧制力的误差分别低于0.4%、0.9%和2%， Mingtian WANG， Aidong SUN（孙艾栋）， Haiou ZHANG 发表时间：15 Dec 2024 DOI： 10.1007/s11465-024-0813-3 微信链接： 研究背景 复合沉积与微区轧制（HDMR）结合了电弧熔丝增材制造（WAAM）和原位微区轧制技术，须保留本网站注明的“来源”，该模型能够根据目标熔覆道和沉积热信息，推动增材制造向高精度、高效率方向发展，通过实时获取焊道的热分布和形状信息。

从而提高打印效率和精度， Kelong HU（胡珂龙），请与我们接洽。

Wenzheng ZHAI， Hao SONG（宋豪）。

但针对HDMR的复杂熔覆道形状缺乏有效的模型。

两者形貌高度相似，能更精准地确定工艺参数。

Mingxin LIU，影响零件的精度和制造效率， Runsheng LI ， Zili LI，能够快速制造复杂零件， Xiaoyao MA（马肖瑶），尽管已有研究建立了熔覆焊道几何尺寸与工艺参数之间的响应模型，现有的路径规划策略通常采用相同的偏移量，该策略为动态路径规划提供有效支撑， Runsheng LI（李润声），有效克服了复杂条件下参数难以确定的难题， FME 基于目标形貌和温度场的增材制造熔覆道智能控制 论文标题： Intelligent control of additively manufactured beads on the basis of target morphologies and thermal field 期刊： Frontiers of Mechanical Engineering 作者：Xuhui YANG。