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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种打印材料压密行为的离散元建模方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119673340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411732446.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种打印材料压密行为的离散元建模方法及系统是由周诚;李心怡;高玉月;李盛;程杉杉;余悦设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种打印材料压密行为的离散元建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于打印材料力学研究相关技术领域，其公开了一种打印材料压密行为的离散元建模方法及系统，方法包括：S1，建立打印材料压密行为的离散元模型，确定模型中待优化的参数及其范围；根据离散元模型仿真获取的数值计算结果与试验测量结果之间的偏差建立目标函数；S2，建立分布式强化学习模型：以目标函数值以及各参数设计状态空间，设定奖励结构以及待优化的各参数的动作空间，其中奖励结构为目标函数值的倒数；S3，通过分布式强化学习模型进行参数反演，获取优化后的各参数，完成离散元建模。本发明提出基于分布式强化学习算法通过在离散元模型中的参数反演来优化确定模型参数，提高了参数反演的速度和效率，且使得参数反演更加精准。

本发明授权一种打印材料压密行为的离散元建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种打印材料压密行为的离散元建模方法，其特征在于，包括： S1，通过离散元方法建立打印材料压密行为的离散元模型，确定离散元模型中待优化的参数及其范围；获取打印材料样品的压密行为试验测量结果，以打印材料压密行为通过离散元模型仿真获取的数值计算结果与试验测量结果之间的偏差最小为目标建立目标函数； S2，建立分布式强化学习模型：以目标函数值以及待优化的各参数作为分布式强化学习模型的状态空间元素，设定奖励结构以及待优化的各参数的动作空间，其中奖励结构为目标函数值的倒数； S3，求解分布式强化学习模型，获取优化后的各参数，完成打印材料压密行为的离散元建模；其中，求解分布式强化学习模型过程中每次迭代时将待优化各参数的动作组合代入离散元模型中进行打印材料压密行为仿真以获取各动作组合的目标函数值； S1中建立打印材料压密行为的离散元模型具体包括： 根据打印材料样品，建立离散元模型中的样品模型，并确定样品模型中的颗粒类型以及颗粒接触属性； 基于赫兹接触模型构建离散元模型中的参数调整模型； 根据打印材料样品的压密行为试验建立离散元模型中的加载模型； 其中，参数调整模型中的参数为离散元模型中待优化的参数； 根据打印材料样品，建立离散元模型中的样品模型，并确定样品模型中的颗粒类型以及颗粒接触属性，具体包括： 根据打印材料样品的外观尺寸与形貌特征，建立三维的样品模型；其中打印材料样品的外观尺寸与形貌特征包括：样品长、宽、高尺寸，打印层数，熔道高度，熔道宽度以及打印路线； 确定样品模型包括三种不同颗粒类型，分别为熔道层间颗粒、熔道间颗粒与熔道颗粒； 创建六种颗粒接触属性，分别为：熔道颗粒-熔道颗粒接触，熔道间颗粒-熔道间颗粒接触，熔道层间颗粒-熔道层间颗粒接触，熔道颗粒-熔道间颗粒接触，熔道颗粒-熔道层间颗粒接触，熔道层间颗粒-熔道间颗粒接触； 基于赫兹接触模型构建离散元模型中的参数调整模型具体包括： 基于赫兹接触模型构建非线性接触参数调整模型，非线性接触参数调整模型中颗粒刚度计算公式为： ； 其中，为颗粒间接触刚度，为待优化的接触颗粒等效弹性模量，为接触颗粒等效半径，为接触颗粒间重叠位移，为待优化的指数参数；另，其中为压缩应变，和分别为重叠量相关待优化的系数； 计算更新所使用的弹性模量利用如下公式进行换算： ； 其中，，，，与为接触两颗粒直径，在计算中取分组中颗粒的平均半径； S2中分布式强化学习模型具体为：状态空间，其中F为目标函数值；待优化的参数取值范围服从，，；待优化的各参数的动作空间具体为： ，，； 其中，为动作更新步长；奖励结构设定为目标函数的倒数，即。

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