本发明属于增材制造，具体涉及一种实现熔池内部温度场实时监测的方法及系统。
背景技术：
1、增材制造是一种近净成型制造技术，它根据数字模型直接逐层打印三维 (3d) 组件，可以显著提高设计自由度并缩短生产周期。作为金属增材制造技术的代表，选区激光熔化（slm）技术通过控制聚焦的激光束按照规划路径扫描金属粉末，使其熔化形成熔池并快速凝固，逐步叠加成形，该技术适于制造具有复杂形状和内部通道的金属部件。
2、作为slm打印的基本成形单元，熔池的动态热行为和形貌直接决定着凝固后增材制造零件的组织和性能。因此，熔池温度场和形貌的实时监测，对于实现金属增材制造组织、缺陷和成形质量的稳定控制十分重要。现有技术中，熔池的表面形貌可通过高速工业相机、光电二极管等进行实时监测，熔池的表面温度分布可通过红外相机进行实时监测。然而，目前没有适合的传感器能够对熔池内部温度场和熔池深度信息进行实时探测。虽然通过现有的有限元模型可以对熔池的内部温度场进行仿真，模拟熔池全貌，但该过程计算量大、时间长，属于离线预测。因此，目前缺乏有效的熔池内部温度场实时监测方法。
技术实现思路
1、本发明的一个方面提供了一种实现熔池内部温度场实时监测的方法。该方法包括：针对金属粉末材料，设定多种打印参数分别进行slm打印，获得多个单道次熔池和/或多道次熔池样品；对所述多个单道次熔池和/或多道次熔池样品进行表征，获取多种打印参数下多个熔池形貌照片；基于所述多种打印参数设置初始条件，建立slm打印的有限元模型，生成熔池内部温度场仿真结果；基于所述多种打印参数下的多个熔池形貌照片和所述生成的熔池内部温度场仿真结果，生成优化的有限元模型；基于所述优化的有限元模型进行全因子仿真，构建深度学习数据库；以及基于所述深度学习数据库，构建熔池内部温度场预测模型。
2、本发明的另一个方面提供了一种实现熔池内部温度场实时监测的系统。该系统包括：slm打印模块，用于针对金属粉末材料，设定多种打印参数分别进行slm打印，获得多个单道次熔池和/或多道次熔池样品；表征模块，用于对所述多个单道次熔池和/或多道次熔池样品进行表征，获取多种打印参数下多个熔池形貌照片；有限元仿真模块，用于基于所述多种打印参数设置初始条件，建立slm打印的有限元模型，生成熔池内部温度场仿真结果；以及，基于所述多种打印参数下的多个熔池形貌照片和所述生成的熔池内部温度场仿真结果，生成优化的有限元模型；深度学习数据库生成模块，用于基于所述优化的有限元模型进行全因子仿真，构建深度学习数据库；温度场预测模块，用于基于所述深度学习数据库，构建熔池内部温度场预测模型。
3、本发明的又一个方面提供了一种计算机可读存储介质。所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机运行所述实现熔池内部温度场实时监测的方法。
4、与现有技术相比，本发明具有以下有点：
5、（1）本发明基于有限元和深度学习相结合的方法搭建监测熔池内部温度场变化的监测系统。实时采集slm打印过程中熔池表面的温度场，通过数据处理后传入基于虚拟传感设计的熔池内部温度场变化的监测系统，便可实时监测和观察熔池内部温度场的变化，解决了熔池内部温度场无法实时监测的问题。
6、（2）通过对slm熔池形貌进行实验表征，来校准有限元数值模型，保证仿真数据的可靠性。基于全因子有限元仿真构建深度学习数据库，极大地减少了实验量。
7、（3）基于卷积神经网络（cnn）和门控循环单元（gru）结合的深度学习，同时考虑输入数据的空间和时间特征，具有高的预测精度和求解效率，可以在毫秒级别预测内部温度场。
8、（4）本发明的熔池内部温度场监控系统需要的实体传感器少，硬件成本低，设备改造简单，适应性广，可低成本地实现熔池三维温度场和形貌实时监测。
1.一种实现熔池内部温度场实时监测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.一种实现熔池内部温度场实时监测的系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
13.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，计算机实现如权利要求1~6任一项所述的实现熔池内部温度场实时监测的方法。
