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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制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：CN116442349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310363884.6，技术领域涉及：B28B1/00；该发明授权一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制方法是由马宗方;韩怡萱;宋琳;万伟鹏;崔衡设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制方法，包括以下步骤；步骤1：建立混凝土流变性和3D打印混凝土挤出系统的电机转速之间的关系；步骤2：根据步骤1的关系建立3D打印混凝土挤出系统流变性控制系统的模型；步骤3：针对步骤2建立的系统设计BP‑PID控制器；步骤4：采用PSO算法对BP‑PID控制器的参数进行优化整定。本发明将BP神经网络与PID控制器相结合，利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数，提升系统稳定性。提升了打印材料在下料过程中的均匀性，减少了裂纹等打印成品的表面缺陷，提升了混凝土成型的质量。

本发明授权一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的3D打印混凝土的精度智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：建立混凝土流变性和3D打印混凝土挤出系统的电机转速之间的关系； 步骤2：根据步骤1的关系建立3D打印混凝土挤出系统流变性控制的模型； 步骤3：针对步骤2建立的流变性控制模型设计BP-PID控制器； 步骤4：采用PSO算法对BP-PID控制器的参数进行优化整定； 所述步骤1建立挤出系统电机转速与混凝土流变性的关系； 设定混凝土的配料比相同，将电机转速作为变量，设计对照实验，在打印过程中测得当前电机转速下混凝土的流变性的大小，并使用MATLAB数据拟合器对得出的结果进行分析拟合，得到流变性随转速x变化的关系如下： 所述步骤2的建立3D打印混凝土挤出系统流变性控制模型： 1在打印过程中混凝土的流变性应保持在180-190之间，使打印的成品表面均匀，将给定混凝土流动性阈值作为3D打印混凝土流变性控制系统的输入rink； 2传感器实时测量混凝土流动性的大小，并将输出结果反馈给系统，与输入的信号进行比较，得到偏差信号ek； ek＝rink-routk 3偏差信号传递到控制器以调整电机速度，一般的直流电机可看做是一个惯性环节，所以在系统中设定电机的传递函数为其中K为电机传递系数，T为电机时间常数； 4对步骤1中得到的关系式进行拉氏变换，并基于此关系式将混凝土流动性大小作为系统的输出routk，得到的控制传函G2如下： 所述步骤3BP-PID控制器具体为： 采用增量式PID算法实现对混凝土流变性的闭环控制，使流动性与电机转速保持稳定，将PID控制器的kp、ki、kd三个参数则通过BP神经网络实现在线调整；BP神经网络根据系统的运行状态来调节这三个参数，从而间接调整被控对象，BP神经网络具有自学习特点，通过权值调整可以实现对PID的三个控制参数实时控制，增量式PID算法的公式为： ΔUk＝Kp[ek-ek-1]+Kiek+Kd{[ek-ek-1] -[ek-1-ek-2]} 即：ΔUk＝KpΔek+Kiek+Kd[Δek-Δek-1] 其中ΔUk为输出变化量，Kp为比例系数，Ki为积分系数，Kd为微分系数，ek为这次的目标和实际的误差值，ek-1为上一次的目标和实际的误差值，ek-2为上上一次的目标和实际的误差值。

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