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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于机器学习的多热源多材料增材制造优化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：CN120105909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510257419.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的多热源多材料增材制造优化方法及系统是由刘鑫旺;蓝晟宁;杜辉;单飞虎;王亚松;赵晓明;宋波;闫春泽;史玉升设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的多热源多材料增材制造优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于机器学习的多热源多材料增材制造优化方法及系统，涉及增材制造领域，步骤如下：实时采集工艺参数、材料物性及目标响应数据，构建多源数据集。基于此训练多任务学习模型，提取共性特征并同步预测目标响应，将预测值构建代理目标函数，误差超阈值则实验验证、反馈新数据更新模型。将权重系数用于多目标进化算法，迭代筛选Pareto候选解集，验证高不确定性解，更新模型至误差收敛。用熵权‑TOPSIS法选最优参数组合并部署，嵌入在线学习机制形成闭环优化。该方法结合多任务学习与自适应进化算法，可实现多热源多材料增材制造工艺参数的高效优化。

本发明授权基于机器学习的多热源多材料增材制造优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的多热源多材料增材制造优化方法，其特征在于，包括步骤如下： S1、实时获取增材制造过程中的工艺参数、材料物性参数及目标响应数据，构建多源数据集，多源数据集包括历史数据和实时采集数据； S2、基于多源数据集训练多任务机器学习模型，所述模型以工艺参数和材料物性为输入，通过共享特征提取层提取跨工艺共性特征，并经由多目标分支输出层同步输出目标响应数据对应的模型预测值； S3、将模型预测值构建为多目标协同优化的代理目标函数，当模型预测均方根误差超过预设阈值时，触发实验验证并将实验获得的新数据反馈至S1数据集，更新机器学习模型，将最新的模型预测值用于代理目标函数重建，直至满足模型预测均方根误差小于等于预设阈值条件，输出代理目标函数的权重系数； S4、将代理目标函数的权重系数同步至多目标进化算法参数库，生成初始种群，迭代更新模型预测值并筛选Pareto候选解集，对高不确定性解进行实验验证，通过数据反馈更新模型直至误差收敛； S5、利用熵权-TOPSIS决策方法从Pareto候选解集选择最优工艺参数组合，并部署至增材制造系统。

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