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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法及装置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：CN118082196B 。

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：202410260495.5，技术领域涉及：B29C64/393；该发明授权一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法及装置是由林瑾;李青松;刘志远;李光林设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，提供了一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法及装置，方法包括：接收同轴打印装置的设备参数及同轴打印装置上摄像头采集的同轴纤维图像；识别同轴纤维图像得到纤维特征；由纤维特征及设备参数确定当前状态，将当前状态输入至预训练的期望回报预测模型中得到各动作的预期回报值，期望回报预测模型为强化学习的一部分，用于预测在给定状态下采取各动作的预期回报；利用最大的预期回报值的动作控制同轴打印装置运行；判断同轴打印装置的打印头是否运行到终点，若否，则返回执行接收设备参数及同轴纤维图像及其之后的步骤，若是，则关闭同轴打印装置。本谁请能够智能确定最优的打印参数，能够提高打印效率及打印装置。

本发明授权一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的同轴纤维打印控制方法，其特征在于，包括： 接收同轴打印装置的设备参数及同轴打印装置上摄像头采集的同轴纤维图像； 识别所述同轴纤维图像得到纤维特征，其中，所述纤维特征包括内外层纤维形态特征及纤维尺寸特征； 由所述纤维特征及所述设备参数确定当前状态，将当前状态输入至预训练的期望回报预测模型中得到各动作的预期回报值，所述期望回报预测模型为强化学习的一部分且利用经验池训练得到，用于预测在给定状态下采取各动作的预期回报，所述经验池中的每一训练样本包括：状态s、动作a、奖励r及新状态s’，动作为打印参数，奖励利用根据同轴纤维打印需求设置的回报函数计算得到，利用训练样本中的奖励计算训练用的预期回报； 利用最大的预期回报值的动作控制同轴打印装置运行； 判断同轴打印装置的打印头是否运行到终点，若否，则返回执行接收设备参数及同轴纤维图像及其之后的步骤，若是，则关闭同轴打印装置； 所述打印参数包括：同轴打印装置下一步待执行的同轴打印头移动速度、同轴打印头高度、各通道挤出速度； 所述纤维尺寸特征包括：内层纤维直径、外层纤维直径及纤维宽度； 所述设备参数包括：同轴打印装置当前的同轴打印头移动速度、同轴打印头高度、各通道挤出速度。

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