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多傳感器和相關分析是在線工藝評價和優(yōu)化以提高成品質量的必要手段。因增材制造連續(xù)纖維增強復合材料（CFRP）的缺陷和質量控制不佳限制了其力學性能和產品使用壽命，所以無缺陷工藝控制對CFRP的增材制造至關重要。本研究中提出了一種用于CFRP增材制造的多傳感器融合框架，用于現(xiàn)場工藝評估。打印頭集成紅外攝像頭、視覺攝像頭、力傳感器和激光位移傳感器，獲取在線數據。采用深度學習神經網絡和特征融合方法進行多重信號去噪、特征提取和分類。

根據打印工件要求配置初始工藝參數，打印過程中實時感知并構建生成原位傳感器數據庫，從接觸力、點云、熱圖像和視覺圖像中提取的特征信號在決策層中進行融合，以確定打印過程的正常與否，根據融合結果，動態(tài)調整工藝參數，從而修正打印誤差。

通過多傳感器數據采集，建立傳感信號與工藝特征之間的相關性：利用可見光圖像和點云識別了典型結構缺陷和表面粗糙度，力學信號用以調整打印厚度防止缺陷，紅外和視覺圖像的特征融合用以評估纖維分布路徑與溫度之間的定量關系。根據以上相關性評估出不同打印路徑下的優(yōu)化參數，如相鄰纖維間距、角度等。多傳感器融合的方法可以為未來碳纖維增強材料增材制造過程的閉環(huán)控制提供可靠依據，多傳感數據庫與過程之間建立的相關性對未來打印過程參數自適應預測有重要意義。

參考文獻：

1. Lu Lu, Shangqin Yuan, Xiling Yao, Yamin Li, Jihong Zhu, Weihong Zhang. In-situ process evaluation for continuous fiber composite additive manufacturing using multisensing and correlation analysis[J]. Additive Manufacturing. 2023,74. https://doi.org/10.1016/j.addma.2023.103721