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js3845金沙线路学习的机器人增材制造：建筑 3D 打印的自适应运动控制和材料行为建模

目前建筑行业对体力劳动的依赖限制了设计复杂性、及时交付和成本效益。增材制造 (AM)，特别是 3D 打印，通过快速原型设计和复杂几何形状的实现，为自动化现场施工提供了一种有前途的解决方案。传统的js3845金沙线路龙门的系统是建筑规模 3D 打印的主流设备，面临着工作空间有限和可运输性等重大挑战。机械臂的采用释放了多向打印和保形沉积的能力，具有更高的精度和效率。具有六个或更多自由度的机械臂已成为一种更灵活的替代方案，允许以更高的精度和效率进行多向打印和保形沉积。然而，广泛采用受到运动学复杂性、碰撞避免和材料特性可变性等挑战的限制。这项研究设法通过深度学习 (DL) 框架解决这些问题，旨在实时优化机器人运动规划和材料参数。

研究重点关注三个核心领域：(1) 材料表征和工艺参数优化——开发深度学习模型，利用多模态数据对印刷质量进行分类； (2) 运动规划和路径优化——应用强化学习（RL）来优化模拟环境中的机器人轨迹，以实现js3845金沙线路学习的打印过程； (3) 模拟和现实世界验证——利用数字孪生环境与物理实验相结合，以确保系统的稳健性并验证学习的策略。

 
预期成果包括高精度分类器、js3845金沙线路强化学习的自适应控制策略以及材料性能和打印质量的比较研究。通过弥合自主机器人系统和 3D 打印之间的差距，这项工作为现场施工提供了数据驱动的框架。这项研究旨在提高机器人增材制造的可扩展性和效率，为自动化和经济高效的施工实践铺平道路。

我目前正在攻读博士学位。在js4399金沙线 (UVA) Ehsan Baharlou 博士的指导下获得js3845金沙线路环境博士学位。我拥有南加州大学 (USC) 的js3845金沙线路硕士学位和西安js3845金沙线路科技大学的js3845金沙线路学士学位。我在工艺和遗产保护方面的本科经历塑造了我对制造和材料实践的看法，激励我重新思考和重新定义传统的js3845金沙线路方法。

在南加州大学期间，数字制造、响应式材料和新兴技术的实践经验激发了我对大规模定制及其改变js3845金沙线路生产的潜力的兴趣。随后的研究和项目参与——涵盖设计计算、变形结构和计算机视觉应用——让我接触到跨学科合作，拓宽了我的专业知识并鼓励持续成长。这些经历增强了我对探索数字制造中设计、机器人技术和计算方法的融合的热情。

在我的好奇心和参与前沿研究的愿望的引导下，我加入了 UVA 充满活力的学术社区，从事机器人制造、机器学习和材料方面的研究事业。这种多元化和专业的环境促使我寻求数字制造和施工自动化的可扩展解决方案。