一种基于图神经网络和激光增材制造的大型零件一体化成形方法

本发明公开了一种基于图神经网络和激光增材制造的大型零件一体化成形方法，包括：对已知零件进行有限元模拟，获得零件在内应力的作用下产生的最大变形量，根据最大变形量确定最小刚度区域；获取已知零件的样本特征，样本特征包括零件属性图和其他影响因素；通过最小刚度区域和样本特征对图神经网络模型进行训练，获得训练好的图神经网络模型；通过训练好的图神经网络模型对待加工零件进行识别，获得加工区域最小刚度；根据加工区域最小刚度对待加工零件进行区域划分，获得若干个子部件；采用双面交替沉积制造的方法沉积子部件，将各个子部件按照划分时的位置关系进行装夹定位和增材连接，获得大型零件。本发明显著的提高了生产效率。