基于隐式神经场的多轴制造工艺规划：对碰撞避免与工具路径几何的直接控制

现有的曲面层基于工艺规划方法在多轴制造中仅能间接处理碰撞问题，且生成的工具路径是在优化步骤后处理，导致工具路径几何在优化期间无法控制。我们提出了一种基于隐式神经场的框架，用于多轴制造工艺规划，以克服上述局限性，将层生成和工具路径设计嵌入单个可微分管道中。通过使用 sinusoidally 激活的神经网络将层和工具路径表示为隐式场，使我们能够在任意空间点上直接评估场值和导数，从而实现显式的碰撞避免以及制造层和工具路径的联合优化。我们进一步研究了网络超参数和目标定义如何影响奇点行为和拓扑转换，提供了用于正则化和稳定性控制的内置机制。该方法在增材和减材制造的实例中得到验证，证明了其通用性和有效性。