CN108536401A - 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统 - Google Patents

基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108536401A
CN108536401A CN201810352711.3A CN201810352711A CN108536401A CN 108536401 A CN108536401 A CN 108536401A CN 201810352711 A CN201810352711 A CN 201810352711A CN 108536401 A CN108536401 A CN 108536401A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
printing
matching degree
task
placement schemes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810352711.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108536401B (zh
Inventor
张霖
赵帧
罗啸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihang University
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN201810352711.3A priority Critical patent/CN108536401B/zh
Publication of CN108536401A publication Critical patent/CN108536401A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108536401B publication Critical patent/CN108536401B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/12—Digital output to print unit, e.g. line printer, chain printer
    • G06F3/1201—Dedicated interfaces to print systems
    • G06F3/1223—Dedicated interfaces to print systems specifically adapted to use a particular technique
    • G06F3/1237—Print job management
    • G06F3/126—Job scheduling, e.g. queuing, determine appropriate device
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/12—Digital output to print unit, e.g. line printer, chain printer
    • G06F3/1201—Dedicated interfaces to print systems
    • G06F3/1223—Dedicated interfaces to print systems specifically adapted to use a particular technique
    • G06F3/1237—Print job management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/12—Digital output to print unit, e.g. line printer, chain printer
    • G06F3/1201—Dedicated interfaces to print systems
    • G06F3/1278—Dedicated interfaces to print systems specifically adapted to adopt a particular infrastructure
    • G06F3/1285—Remote printer device, e.g. being remote from client or server

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)

Abstract

本发明提供了基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统，涉及3D打印技术领域，包括：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；按照待打印模型队列，根据约束维度将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；根据维度匹配度判断匹配方案是否合理；合理则采用中心优先的尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；重复执行上述步骤，生成待打印模型队列中每个3D打印任务所对应的3D模型布局图。本发明通过将多个3D打印任务打包在一个工作循环内，以及通过对并行打印任务进行合理布局，以提高成型流程时间，进而提升3D打印机的利用率，同时降低打印任务的平均耗时。

Description

基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统
技术领域
本发明涉及3D打印技术领域，尤其是涉及基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统。
背景技术
3D打印是快速成形技术的一种。它采用分层加工、叠加成型的方式，通过逐层增加材料来生成3D实体，与传统的去除材料加工技术(如用机床切削)完全不同。这种工艺特点使得3D打印无法通过批量生产提高生产效率，相对于传统生产技术强大的标准化、大批量加工能力，3D打印更适合执行个性化定制、小批量的加工任务。
云制造技术是一种基于网络的、面向服务的制造新模式。它融合与发展了现有信息化制造技术(信息化设计、生产、实验、仿真、集成)及新兴信息技术(云计算、物联网、服务计算、智能科学、高效能计算等)。将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成服务云池，并进行统一集中的管理和经营，通过网络实现随时按客户需求获取制造资源与能力服务，以完成其制造全生命周期的各类活动。但是，本领域缺少采用面向云制造的3D打印服务。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统，通过将多个3D打印任务打包在一个工作循环内，以及通过对并行打印的模型位置进行合理布局以提高成型流程时间，进而提升3D打印机的利用率，同时降低打印任务的平均耗时。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于3D打印的多任务并行打印包装方法，其中，包括：
排序步骤：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；
匹配步骤：按照所述待打印模型队列，根据约束维度将所述3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；
判断步骤：计算所述约束维度的维度匹配度，并根据所述维度匹配度判断所述匹配方案是否合理；
如果匹配方案合理，则执行布局步骤；
布局步骤：采用中心优先的尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；
重复步骤：重复执行上述排序步骤至布局步骤，生成所述待打印模型队列中每个所述3D打印任务所对应的3D模型布局图。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述排序步骤，具体包括：
采用堆栈方式对接收到的所述3D打印任务进行倒序存储，生成所述待打印模型队列。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述约束维度包括高度、颜色、精度、层高和材质，所述判断步骤，具体包括：
基于单个打印机所分配的所述3D打印任务，对所述高度、所述颜色、所述精度、所述层高和所述材质分别计算高度匹配度、颜色匹配度、精度匹配度、层高匹配度和材质匹配度；
根据所述高度匹配度、所述颜色匹配度、所述精度匹配度、所述层高匹配度和所述材质匹配度计算总体匹配度；
根据所述总体匹配度对所述匹配方案的合理性进行判断，生成第一判断结果。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述布局步骤，具体包括：
采用中心优先的所述尺寸匹配度算法对单个打印机所分配的多个所述3D打印任务进行布局规划，生成模型放置方案；
判断所述模型放置方案是否合理；
如果模型放置方案合理，则将所述模型放置方案作为所述3D模型布局图。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述采用中心优先的所述尺寸匹配度算法对单个打印机所分配的多个所述3D打印任务进行布局规划，生成模型放置方案，具体包括：
当将所述3D打印任务中的待放置模型放置于成型平台前，判断所述成型平台的内部是否存在适合空间用于放置所述待放置模型；
如果成型平台的内部存在适合空间，则采用第一尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成第一模型放置方案；
如果成型平台的内部不存在适合空间，则判断所述成型平台的邻接包装矩形的边缘是否存在适合空间用于放置所述待放置模型；
如果邻接包装矩形的边缘存在适合空间，则采用第二尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成第二模型放置方案。
结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，当为所述第一模型放置方案时，所述判断所述模型放置方案是否合理，具体包括：
按照所述第一模型放置方案，将所述待放置模型放置于所述成型平台内部空间的不同角落位置，所述待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对所述第一模型放置方案的合理性进行判断，生成第二判断结果。
结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，当为所述第二模型放置方案时，所述判断所述模型放置方案是否合理，具体包括：
按照所述第二模型放置方案，将所述待放置模型放置于所述邻接包装矩形的不同边缘位置处，所述待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对所述第二模型放置方案的合理性进行判断，生成第三判断结果。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述第一尺寸匹配度算法为：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Nark为待放置模型的底面长宽比，Nari为成型平台的长宽比，areak为待放置模型的面积，areai为成型平台的内部面积。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述第二尺寸匹配度算法为：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Wij、Dij为包装矩形的宽、深参数。
第二方面，本发明实施例还提供一种基于3D打印的多任务并行打印包装系统，其中，包括：
排序单元，用于对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；
匹配单元，用于按照所述待打印模型队列，根据约束维度将所述3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；
判断单元，用于计算所述约束维度的维度匹配度，并根据所述维度匹配度判断所述匹配方案是否合理；
如果匹配方案合理，则由布局单元执行布局；
布局单元，用于采用中心优先的尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；
重复单元，用于重复执行上述排序单元至布局单元所执行的内容，生成所述待打印模型队列中每个所述3D打印任务所对应的3D模型布局图。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统，包括：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；按照待打印模型队列，根据约束维度将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；计算约束维度的维度匹配度，并根据维度匹配度判断匹配方案是否合理；合理则采用中心优先的尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；重复执行上述步骤，生成待打印模型队列中每个3D打印任务所对应的3D模型布局图。本发明通过将多个3D打印任务打包在一个工作循环内，以及通过对并行打印任务进行合理布局，以提高成型流程时间，进而提升3D打印机的利用率，同时降低打印任务的平均耗时。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的3D打印的多任务并行打印包装方法流程图；
图2为本发明实施例一提供的一种3D模型布局图；
图3为本发明实施例一提供的另一种3D模型布局图；
图4为本发明实施例二提供的3D打印的多任务并行打印包装系统示意图。
图标：
100-排序单元；200-匹配单元；300-判断单元；400-布局单元；500-重复单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，3D打印是快速成形技术的一种，它的工艺特点使得3D打印无法通过批量生产提高生产效率，相对于传统生产技术强大的标准化、大批量加工能力，3D打印更适合执行个性化定制、小批量的加工任务。云制造技术是一种基于网络的、面向服务的制造新模式，它融合与发展了现有信息化制造技术及新兴信息技术。将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成服务云池，并进行统一集中的管理和经营，通过网络实现随时按客户需求获取制造资源与能力服务，以完成其制造全生命周期的各类活动。但是，本领域缺少采用面向云制造的3D打印服务。
采用面向云制造的3D打印服务可以实现分布式3D打印及个性化定制的制造模式。通过多3D打印机分布式并行生产的方式弥补单打印机连续生产时的产能低下问题。因此，研究3D打印的多任务并行打印包装方法，为面向云制造的3D打印服务建立任务服务调度仿真环境是十分必要的。
基于此，本发明实施例提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统，利用3D打印机在一次工作循环内可成型多个工件这一特性，将不同来源的多个3D打印任务打包在一个工作循环内完成，再通过对并行打印的工件位置进行合理布局以提高成型流程时间，进而提升3D打印机的利用率，同时也降低打印任务中辅助加工流程造成的平均耗时。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的3D打印的多任务并行打印包装方法进行详细介绍。
实施例一：
图1为本发明实施例一提供的3D打印的多任务并行打印包装方法流程图。
如图1所示，本发明实施例提供了一种3D打印的多任务并行打印包装方法，该方法可以包括以下步骤：
排序步骤S110：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列。
具体的，采用堆栈方式对接收到的3D打印任务进行倒序存储，生成待打印模型队列。分布式环境下3D打印平台中接收3D打印任务是一个动态更新的过程，以堆栈的形式3D打印任务进行存储，利于整个过程中对新加入待打印任务的动态更新，为了保证对实时更新任务的有效排序，对3D打印任务进行倒序排列，其表达式如公式(1)所示：
Stask＝{Tn，Tn-1，Tn-2，...，T1}(1)，
其中，Tn表示接收到的第n个3D打印任务。这里，每个3D打印任务中有至少一个模型。
匹配步骤S120：按照待打印模型队列，根据约束维度将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案。
这里，约束维度包括尺寸、高度、颜色、精度、层高、材质这六个维度。通过对上述六个约束维度的描述与建模，使3D打印任务可以精准地匹配到某型号的特定3D打印机。分布式环境下，首先按照待打印模型队列并根据约束维度对3D打印任务进行建模，生成任务模型；再根据任务模型将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案，从而对3D打印机与打印任务进行精准匹配，结合表1，3D打印机与打印任务的定义如公式(2)所示：
其中，pi-width、pi-depth表示3D打印机尺的寸中的宽、深参数，pi-height、pi-color、pi-accuracy、pi-layerheight、pi-material依次表示3D打印机的高度、颜色、精度、层高、材质；mk-width、mk-depth表示3D打印任务内模型的尺寸中的宽、深参数，mk-height、mk-color、mk-accuracy、mk-layerheight、mk-material依次表示3D打印任务内模型的高度、颜色、精度、层高、材质。表1中ABS为Acrylonitrile Butadiene Styrene plastic，丙烯腈-丁二烯-苯乙烯塑料；PLA为Polylactic Acid，聚乳酸；TPU为Thermoplastic polyurethanes，热塑性聚氨酯弹性体橡胶；UVCR为UV Curable Resin，光敏树脂；FUVCR为Flexible UV Curable Resin，柔性光敏树脂。
表1 3D打印机与打印任务的各约束维度具体含义
判断步骤S130：计算约束维度的维度匹配度，并根据维度匹配度判断匹配方案是否合理。
具体的，基于单个打印机所分配的3D打印任务，对高度、颜色、精度、层高和材质分别计算高度匹配度、颜色匹配度、精度匹配度、层高匹配度和材质匹配度；再根据高度匹配度、颜色匹配度、精度匹配度、层高匹配度和材质匹配度计算总体匹配度；根据总体匹配度对匹配方案的合理性进行判断，生成第一判断结果。
在具体实现时，由于尺寸匹配度涉及到布局步骤S104，需要先对单台打印机进行打印任务匹配，之后再对分配给该打印机的3D打印任务进行尺寸匹配，即对分配给该打印机的多个3D打印任务进行位置布局，所以本步骤仅对高度、颜色、精度、层高、材质五个维度计算总匹配度。各维度的匹配度定义如下。
1)高度匹配度：在匹配步骤S120匹配方案中的单台打印机，分配有至少一个3D打印任务，因此将同台打印机上的多个3D打印任务作为一个任务包。假设在同一任务包内存在两个3D打印任务，其各自的3D模型高度存在巨大的差距，那么可能会出现如下情况：高度较低的模型已经成型完毕但高度较高的模型仍在成型中。这时已经成型完毕的模型不能从成型平台上取下，必须等到全部模型成型完毕、本次工作循环进入取件清洁流程方可取下。在一个任务包中存在一个极高模型和多个低矮模型的极端条件下，低矮模型的完成时间会被大大推迟。因此将3D模型高度接近的3D打印任务放入同一个任务包中进行成型为更合理的匹配方案。高度匹配度的计算方法如公式(3)所示：
其中，gij-height为3D打印任务之间的高度匹配度，为任务包中所有模型的平均高度；当即将3D打印任务放入新的任务包中时，gij-height＝1。
2)颜色匹配度：颜色集合是计算匹配度时的重要参数，可根据实际工作情况有所变化，在本实施例中使用如下较简单的颜色集合：Ucolor＝{black，white，red，yellow，blue}。一般情况下，3D打印机的耗材颜色pi-color为Ucolor中的元素，而3D打印任务的模型颜色要求mk-color为Ucolor的子集；当3D打印任务对模型颜色没有特殊要求时mk-color＝Ucolor。颜色匹配度计算方法如公式(4)所示：
其中，gi-color为3D打印任务对打印机的颜色匹配度。
3)精度匹配度计算方法如公式(5)所示：
其中，gi-accuracy为3D打印任务对打印机的精度匹配度。
4)层高匹配度计算方法如公式(6)所示：
其中，gi-layerheight为3D打印任务对打印机的层高匹配度。
5)材质匹配度计算方法如公式(7)所示：
其中，gi-material为3D打印任务对打印机的材质匹配度。
6)总体匹配度：总体匹配度是上述各维度匹配度的乘积，计算方法如公式(8)所示：
Gij＝gij-height·gi-color·gi-accuracy·gi-layerheight·gi-material (8)，
其中，Gij为总体匹配度。
根据公式(8)判断匹配方案的合理性，如果合理，则执行布局步骤S104；如果不合理，则返回匹配步骤S120。
布局步骤S140：采用中心优先的尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图。
该步骤分通过以下步骤实现：
步骤S141：采用中心优先的尺寸匹配度算法对单个打印机所分配的多个3D打印任务进行布局规划，生成模型放置方案。
具体的，为实现单台3D打印机可以同时执行多个3D打印任务，且保证在3D打印机温度场中使打印材质的形变率最低，需要在有限的打印平台空间内以中心优先进行模型尺寸的布局规划，并基于尺寸匹配度算法生成3D模型布局图。
当将3D打印任务中的待放置模型放置于成型平台前，首先判断成型平台的内部是否存在适合空间用于放置待放置模型；如果成型平台的内部存在适合空间，则采用第一尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成第一模型放置方案；如果成型平台的内部不存在适合空间，则判断成型平台的邻接包装矩形的边缘是否存在适合空间用于放置待放置模型；如果邻接包装矩形的边缘存在适合空间，则采用第二尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成第二模型放置方案；如果邻接包装矩形的边缘也不存在适合空间，则对该3D打印任务新建一个任务包并将其3D模型放置在成型平台的中央。
当待放置模型的位置不同时，尺寸匹配度算法亦不同。对于第一模型放置方案，即成型平台的内部存在适合空间放置待放置模型，为最佳的放置方案，这种方案不会增大包装矩形的面积，同时可以增加包装矩形填充率Efillij与成型平台填充率Pfillij(待放置模型的长宽比与成型平台越接近，填充率越高)，更加充分地利用了空间；此方案对应的第一尺寸匹配度算法如公式(9)所示：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Nark为待放置模型的底面长宽比，Nari为成型平台的长宽比，areak为待放置模型的面积，areai为成型平台的内部面积。当gi(mk-width,mk-depth)＝1时，尺寸匹配度为最佳。
对于第二模型放置方案，即在邻接包装矩形的边缘存在适合空间放置待放置模型。由于3D模型在摆放过程中可以绕自身z轴进行90°旋转，放置方案一共分四类，需要包装矩形的面积增量尽可能小，此方案对应的第二尺寸匹配度算法如公式(10)所示：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Wij、Dij为包装矩形的宽、深参数。
步骤S142：判断模型放置方案是否合理；如果模型放置方案合理，则将模型放置方案作为3D模型布局图并进入重复步骤S150。
具体的，通过对上述模型放置方案的合理性进行判断，以从中确定最佳方案作为3D模型布局图。
当为第一模型放置方案时，判断模型放置方案是否合理，具体包括：按照第一模型放置方案，将待放置模型(M)放置于成型平台内部空间的不同角落位置，如图2(a)—(d)所示，待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对第一模型放置方案的合理性进行判断，生成第二判断结果：重和边缘的长度越长方案越佳。可见，图2所示的四个方案，方案(a)最优，方案(b)次之，方案(c)再次，方案(d)最次。
当为第二模型放置方案时，判断模型放置方案是否合理，具体包括：按照第二模型放置方案，将待放置模型放置于邻接包装矩形的不同边缘位置处，如图3(e)—(f)所示，待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对第二模型放置方案的合理性进行判断，生成第三判断结果：重和边缘的长度越长方案越佳。可见，图3所示的方案，方案(e)优于方案(f)。
重复步骤S150：重复执行上述排序步骤S110至布局步骤S140，生成待打印模型队列中每个3D打印任务所对应的3D模型布局图。
具体的，循环上述步骤，将待打印模型队列中的每个3D打印任务分配到匹配的3D打印机中，并生成相应的3D模型布局图，以实现面向云制造的3D打印服务模式下多3D打印机分布式并行生产的高效运行方式。
本实施例提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法，利用3D打印机在一次工作循环内可以成型多个工件的加工特性，根据约束维度将分布式环境下多个3D打印任务与3D打印机进行精准匹配，并对分配给某特定打印机的多个3D打印任务按照模型尺寸进行布局规划，使其在一个工作循环中可以同时打印多个模型。在对多个待打印模型的布局规划中，采用了中心布局优先的尺寸匹配度算法以保证打印材质的形变率最低。进而，可以增加3D打印机一次工作循环中的有功过程时间，进而提升3D打印机的利用率，提高成型流程时间，同时缩短打印任务中辅助加工流程造成的平均耗时，从而实现多3D打印机分布式并行生产的高效运行方式。
实施例二：
图4为本发明实施例二提供的3D打印的多任务并行打印包装系统示意图。
本发明实施例还提供了一种基于3D打印的多任务并行打印包装系统，用于实现上述实施例提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法，参照图4，基于3D打印的多任务并行打印包装系统包括如下单元：
排序单元100：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；
匹配单元200：按照待打印模型队列，根据约束维度将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；
判断单元300：计算约束维度的维度匹配度，并根据维度匹配度判断匹配方案是否合理；
如果匹配方案合理，则由布局单元400执行布局；
布局单元400：采用中心优先的尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；
重复单元500：重复执行上述单元所执行的内容，生成待打印模型队列中每个3D打印任务所对应的3D模型布局图。
本发明实施例所提供的系统，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法及系统，包括：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；按照待打印模型队列，根据约束维度将3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；计算约束维度的维度匹配度，并根据维度匹配度判断匹配方案是否合理；合理则采用中心优先的尺寸匹配度算法对3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；重复执行上述步骤，生成待打印模型队列中每个3D打印任务所对应的3D模型布局图。本发明通过将多个3D打印任务打包在一个工作循环内，以及通过对并行打印任务进行合理布局，以提高成型流程时间，进而提升3D打印机的利用率，同时降低打印任务的平均耗时。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的基于3D打印的多任务并行打印包装方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例的基于3D打印的多任务并行打印包装方法的步骤。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于3D打印的多任务并行打印包装方法，其特征在于，包括：
排序步骤：对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；
匹配步骤：按照所述待打印模型队列，根据约束维度将所述3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；
判断步骤：计算所述约束维度的维度匹配度，并根据所述维度匹配度判断所述匹配方案是否合理；
如果匹配方案合理，则执行布局步骤；
布局步骤：采用中心优先的尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；
重复步骤：重复执行上述排序步骤至布局步骤，生成所述待打印模型队列中每个所述3D打印任务所对应的3D模型布局图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述排序步骤，具体包括：
采用堆栈方式对接收到的所述3D打印任务进行倒序存储，生成所述待打印模型队列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束维度包括高度、颜色、精度、层高和材质，所述判断步骤，具体包括：
基于单个打印机所分配的所述3D打印任务，对所述高度、所述颜色、所述精度、所述层高和所述材质分别计算高度匹配度、颜色匹配度、精度匹配度、层高匹配度和材质匹配度；
根据所述高度匹配度、所述颜色匹配度、所述精度匹配度、所述层高匹配度和所述材质匹配度计算总体匹配度；
根据所述总体匹配度对所述匹配方案的合理性进行判断，生成第一判断结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述布局步骤，具体包括：
采用中心优先的所述尺寸匹配度算法对单个打印机所分配的多个所述3D打印任务进行布局规划，生成模型放置方案；
判断所述模型放置方案是否合理；
如果模型放置方案合理，则将所述模型放置方案作为所述3D模型布局图。
5.根据权利要求4所述的所述，其特征在于，所述采用中心优先的所述尺寸匹配度算法对单个打印机所分配的多个所述3D打印任务进行布局规划，生成模型放置方案，具体包括：
当将所述3D打印任务中的待放置模型放置于成型平台前，判断所述成型平台的内部是否存在适合空间用于放置所述待放置模型；
如果成型平台的内部存在适合空间，则采用第一尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成第一模型放置方案；
如果成型平台的内部不存在适合空间，则判断所述成型平台的邻接包装矩形的边缘是否存在适合空间用于放置所述待放置模型；
如果邻接包装矩形的边缘存在适合空间，则采用第二尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成第二模型放置方案。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当为所述第一模型放置方案时，所述判断所述模型放置方案是否合理，具体包括：
按照所述第一模型放置方案，将所述待放置模型放置于所述成型平台内部空间的不同角落位置，所述待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对所述第一模型放置方案的合理性进行判断，生成第二判断结果。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当为所述第二模型放置方案时，所述判断所述模型放置方案是否合理，具体包括：
按照所述第二模型放置方案，将所述待放置模型放置于所述邻接包装矩形的不同边缘位置处，所述待放置模型与现存模型之间构成不同的重和边缘，根据重和边缘的长度对所述第二模型放置方案的合理性进行判断，生成第三判断结果。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一尺寸匹配度算法为：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Nark为待放置模型的底面长宽比，Nari为成型平台的长宽比，areak为待放置模型的面积，areai为成型平台的内部面积。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二尺寸匹配度算法为：
其中，gi(mk-width,mk-depth)为尺寸匹配度，mk-width、mk-depth为尺寸维度中的宽、深参数，Wij、Dij为包装矩形的宽、深参数。
10.一种基于3D打印的多任务并行打印包装系统，其特征在于，包括：
排序单元，用于对接收到的3D打印任务进行排序，生成待打印模型队列；
匹配单元，用于按照所述待打印模型队列，根据约束维度将所述3D打印任务分配至匹配的打印机，生成匹配方案；
判断单元，用于计算所述约束维度的维度匹配度，并根据所述维度匹配度判断所述匹配方案是否合理；
如果匹配方案合理，则由布局单元执行布局；
布局单元，用于采用中心优先的尺寸匹配度算法对所述3D打印任务进行布局规划，生成3D模型布局图；
重复单元，用于重复执行上述上述排序单元至布局单元所执行的内容，生成所述待打印模型队列中每个所述3D打印任务所对应的3D模型布局图。
CN201810352711.3A 2018-04-18 2018-04-18 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统 Active CN108536401B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810352711.3A CN108536401B (zh) 2018-04-18 2018-04-18 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810352711.3A CN108536401B (zh) 2018-04-18 2018-04-18 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108536401A true CN108536401A (zh) 2018-09-14
CN108536401B CN108536401B (zh) 2020-06-30

Family

ID=63477947

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810352711.3A Active CN108536401B (zh) 2018-04-18 2018-04-18 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108536401B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112238603A (zh) * 2020-09-15 2021-01-19 山东大学 面向3d打印的堆叠打印生成方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105577824A (zh) * 2016-01-28 2016-05-11 北京航空航天大学 面向云制造的3d打印加工任务处理方法及装置
CN105931296A (zh) * 2016-04-19 2016-09-07 中山大学 一种基于轮廓的3d打印物体的快速排样方法及其装置
CN107102829A (zh) * 2017-03-17 2017-08-29 青岛海日高科模型有限公司 一种3d打印制造平台的排产方法和系统
CN107122146A (zh) * 2017-03-29 2017-09-01 西北工业大学 一种工业级3d打印云服务的应用需求优化匹配方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105577824A (zh) * 2016-01-28 2016-05-11 北京航空航天大学 面向云制造的3d打印加工任务处理方法及装置
CN105931296A (zh) * 2016-04-19 2016-09-07 中山大学 一种基于轮廓的3d打印物体的快速排样方法及其装置
CN107102829A (zh) * 2017-03-17 2017-08-29 青岛海日高科模型有限公司 一种3d打印制造平台的排产方法和系统
CN107122146A (zh) * 2017-03-29 2017-09-01 西北工业大学 一种工业级3d打印云服务的应用需求优化匹配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郝南海: "考虑打印件排布的3D打印批次规划", 《现代制造工程》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112238603A (zh) * 2020-09-15 2021-01-19 山东大学 面向3d打印的堆叠打印生成方法及系统
CN112238603B (zh) * 2020-09-15 2021-07-27 山东大学 面向3d打印的堆叠打印生成方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108536401B (zh) 2020-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Improved evolutionary algorithm for parallel batch processing machine scheduling in additive manufacturing
US10613496B2 (en) Support structure constrained topology optimization for additive manufacturing
JP7403650B2 (ja) 製造データを使用した機械学習ベースの付加製造
EP2657800B1 (en) Iterative packing optimization
Gyulassy et al. A practical approach to Morse-Smale complex computation: Scalability and generality
US10678217B2 (en) Creating a voxel representation of a three dimensional (3-D) object
EP4209902A1 (en) Memory allocation method, related device, and computer readable storage medium
JP4381743B2 (ja) 境界表現データからボリュームデータを生成する方法及びそのプログラム
US11307560B2 (en) System, method and computer program for creating united cellular lattice structure
Chin et al. A scalable framework for large-scale 3D multimaterial topology optimization with octree-based mesh adaptation
CN111199102B (zh) 定义产品特征和模型映射关系的方法和装置
Framinan et al. An overview on the use of operations research in additive manufacturing
Asadollahi-Yazdi et al. Toward integrated design of additive manufacturing through a process development model and multi-objective optimization
Agullo et al. Bridging the gap between performance and bounds of cholesky factorization on heterogeneous platforms
CN110211234A (zh) 一种网格模型缝合系统和方法
CN108536401A (zh) 基于3d打印的多任务并行打印包装方法及系统
CN102609549B (zh) 在有限元分析中建立数字模拟刚体的方法和系统
CN105577824B (zh) 面向云制造的3d打印加工任务处理方法及装置
Zhao et al. A 3D printing task packing algorithm based on rectangle packing in cloud manufacturing
JP4734604B2 (ja) 複数の属性を持つ段取りを伴う動的ロットサイズスケジューリングのための方法
CN110119317A (zh) 一种基于遗传算法的云计算任务调度方法和系统
Goudswaard et al. Democratising the design of 3D printed functional components through a hybrid virtual-physical design methodology
Alderighi et al. Volume decomposition for two-piece rigid casting.
US20220266492A1 (en) Computer-implemented method for simulating a filling process of a mold cavity
CN116993063A (zh) 一种任务求解方法及其装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant