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龙图腾网获悉深圳市智能派科技有限公司申请的专利一种智能化光固化3D打印模型优化方法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：CN119388758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411649912.1，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权一种智能化光固化3D打印模型优化方法是由张胜哲;洪英盛;曾梅焕设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化光固化3D打印模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能化光固化3D打印模型优化方法，涉及光固化3D打印技术领域，该方法获取用户上传的3D打印模型文件；解析模型文件中的几何信息，提取三角形网格结构、法向量信息及表面面积；识别模型中曲面、拐角和边缘的关键特征区域，收集打印参数数据，并生成目标模型汇总文件；定义优化打印目标，基于生成对抗网络生成优化模型，通过判别器网络评估模型质量，分析多目标优化的结果，找到在不同目标之间的最优平衡点；使用虚拟现实对优化后的模型和打印参数进行测试，根据模拟测试结果进行自适应修正，调整至最佳打印参数。本发明通过自动分析3D模型的几何特征和材料属性，识别模型中的潜在弱点，对3D打印模型进行智能化优化。

本发明授权一种智能化光固化3D打印模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化光固化3D打印模型优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取用户上传的3D打印模型文件； 解析模型文件中的几何信息，提取三角形网格结构、法向量信息及表面面积； 识别模型中曲面、拐角和边缘的关键特征区域，收集打印参数数据，并生成目标模型汇总文件； 根据目标模型汇总文件定义优化打印目标，基于生成对抗网络生成优化模型，通过判别器网络评估模型质量，分析多目标优化的结果，找到在不同目标之间的最优平衡点； 使用虚拟现实对优化后的模型和打印参数进行测试，根据模拟测试结果进行自适应修正，调整至最佳打印参数； 基于生成对抗网络生成优化模型时，收集一组高质量的模型样本，包括优化前后的模型，作为训练数据；建立生成器网络和判别器网络，其中，生成器的输入为优化目标参数，输出为生成的3D模型；判别器的输入为生成模型和真实模型的对比，输出为对模型质量的评分；通过损失函数分别计算生成器损失和判别器损失；用真实模型和生成模型进行对抗训练，利用训练后的判别器对生成模型进行评估，输出质量评分，使用模型的质量评分和符合目标函数的结果进行综合评估。

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