基于强化学习驱动的增材制造实时工艺参数优化方法

基于强化学习驱动的增材制造实时工艺参数优化方法，首先构建多模态在线监测硬件平台，集成可见光相机、热成像摄像头和声学传感器以全方位实时感知增材制造过程工况。接着通过轻量化 CNN‑Transformer 混合网络在线提取各模态数据关键特征，包括可见光图像、热成像及声学信号分支，经卷积特征提取和 Transformer 编码器融合生成统一低维状态向量。然后建立强化学习模型，结合提取的特征数据设计多目标奖励函数，涵盖过程抖动惩罚项、过热惩罚项等，实现参数与性能动态映射。最后部署在线学习与实时决策系统，将训练好的策略网络嵌入制造设备，达成工艺参数的自适应调整与闭环控制，有效提升增材制造过程的稳定性与产品性能。