激光增材制造技术利用高能密度激光扫描金属粉末或丝材实现复杂金属结构高效制造，已广泛应用于航空、航天、能源等领域关重件高性能制造。针对混粉位置精度控制及粉末回收难题，本项目采用机械臂辅助送粉，通过多通道精准混粉及实时控制，优化打印路径，避免资源浪费；建立控制系统，实现机械臂运动参数在线自适应优化，利用传热模型和深度学习分析缺陷与熔池温度分布关系，通过强化学习动态调整打印参数，提高制造质量和精度。

本项目以建立一套智能的、自适应优化的机械臂辅助送粉式增材制造系统为目标。

1. 建立控制系统，自动化控制激光功率和送粉速度，确保仅在有效路径开启。

2. 利用机器学习优化激光器和送粉器参数，实现参数在线控制。

3. 实时调节工艺参数，保持熔池温度稳定，探究缺陷与温度分布关系。

4. 开发机械臂自动控制系统，生成适应不同结构的打印路径。

5. 建立自适应优化系统，动态调整打印参数，减少多材料结构的缺陷，实现高质量制造。

研发了一套集成化的控制系统，实现了复杂模型的打印路径生成，末端执行器与机械臂的同步控制并且能做到根据是否处于空行程自动开启关闭，熔池温度的实时监测并实现了根据温度场预测缺陷的产生情况，将优化后的工艺参数反馈给控制系统，完成了样品的打印过程。

基于有限元仿真以及机器学习模型，实现了根据温度场预测缺陷产生情况

通过单道熔覆实验测试不同工艺参数下的熔池形貌、拉伸试验测量样品性能，得到了最适合的打印参数