【摘 要】
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激光选区熔化（SLM,SelectiveLaserMelting）技术作为代表性的增材制造技术之一,近年来广为关注,发展迅速,在航空、航天、生物医疗等行业展现出巨大的应用潜力。然而,现有的SLM成形工艺,零件成形层均采用近乎一致的、单一固定的通用工艺策略,难以顾及结构特征对成形质量的影响,难以均衡加工过程中的应力分布,难以更为有效的改善成形质量,因而需要根据零件形貌特征实现工艺策略的智能分配。本文
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激光选区熔化（SLM,SelectiveLaserMelting）技术作为代表性的增材制造技术之一,近年来广为关注,发展迅速,在航空、航天、生物医疗等行业展现出巨大的应用潜力。然而,现有的SLM成形工艺,零件成形层均采用近乎一致的、单一固定的通用工艺策略,难以顾及结构特征对成形质量的影响,难以均衡加工过程中的应力分布,难以更为有效的改善成形质量,因而需要根据零件形貌特征实现工艺策略的智能分配。本文主要研究基于特征识别的激光选区熔化工艺数据处理方法,通过解决大规模复杂模型高效高精度切层轮廓计算、扫描路径分层分区域规划、显著结构特征提取等关键工艺数据处理问题,构建基于特征约束的多尺度、多层次工艺策略规划方法,实现基于特征识别的工艺策略智能规划。主要成果如下:（1）针对大规模复杂模型切层轮廓计算效率低的难题,提出了基于共点“焊接”策略的切层轮廓并行计算方法。通过构建STL模型索引信息以便为切线段端点分配标记数字,基于共点“焊接”策略结合并行计算模式完成切线段求交、切层轮廓构建以及轮廓数据优化等计算环节,实现了大规模复杂模型切层轮廓的快速计算。（2）针对零件实体区域扫描路径类型难以智能选取...
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