General Support-Effective Decomposition for Multi-Directional 3D Printing笔记

最新推荐文章于 2025-04-07 18:31:44 发布
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分类专栏： 3d打印-decomposition&packing 文章标签： 3d
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版权
该文介绍了一种用于3D打印的模型剖分和支撑结构生成算法。首先，通过识别自支撑角度和目标函数确定模型的可打印性。接着，通过均匀采样选择候选切割面，利用束搜索和贪心策略优化剖分过程，避免悬垂区域并最大化部件的可打印性。最后，当存在悬垂区域时，应用渐进式投影算法生成树状支撑结构。整个过程旨在确保3D打印的可实施性和优化打印效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

声明:文中所有观点仅代表个人见解，若有不妥之处欢迎指正。

这篇论文于2019年 被 SCI 2区 "IEEE Transactions on Automation Science and Engineering"录用，原文链接

目录

1.Overview

2. Problem Statement

3. Approach 剖分方法

（1）候选切割面的选取

（2）剖分准则

4. 优化

（1）贪心策略

（2）Beam-guided 搜索

5.Support Generation支撑结构生成

1.Overview

定义识别自支撑的函数及目标函数，为弱化自支撑的约束，方法中将自支撑的约束改为最大化悬垂区域面积的减少量。

通过均匀采样选取候选切割面，在剖分准则的约束下，通过束搜索，并引入渐进式放松法避免陷入局部最优，得到最优解。

对剖分完的模型，检测是否仍旧存在悬垂区域，若有，生成支撑结构。

2. Problem Statement

（1）识别是否可以自支撑

nf是面的法向，dπ 是打印方向，所以点乘的结果是两个向量夹角的余弦值（cos）；αmax是可自支撑的最大角度，该角度是打印方向与面的夹角，判断角度大小，采用sin（αmax）来转换cos，当夹角小于αmax，则返回0；否则返回1，即为危险面（risky face）。

（2）目标函数

最小化risky face(危险面)面积

e是识别risky face，A（

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