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基于神经网络的切片模型支撑效果预测方法及系统
InventionActive
10Claims · 3 independent
§ Ⅰ
Dossier Overview
Inventor
周辉阳; 洪英盛; 张胜哲
IPC Classification
G06F 30/27 (2020.01)G06N 3/044 (2023.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/74 (2022.01)G06V 10/26 (2022.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06F 113/10 (2020.01)G06F 119/02 (2020.01)G06F 111/08 (2020.01)
本发明公开了一种基于神经网络的切片模型支撑效果预测方法及系统,该方法包括:获取待3D打印的模型的切片数据和用户对所述模型的构件操作;基于支撑结构识别算法,识别所述模型切片数据中的支撑构件;根据所述构件操作,基于仿真算法,确定所述模型切片数据对应的模拟变化数据;根据所述模拟变化数据以及所述支撑构件,基于神经网络算法,预测所述模型在所述构件操作下的支撑变化效果。可见,本发明能够实现基于用户操作和数据仿真的精准支撑效果预测,提升3D打印模型支撑结构的优化准确性和打印稳定性,降低因操作不当导致的支撑失效风险。
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